anexo 4. metodología para determinar parámetros de referencia de

ANEXO 4 DE LA RESOLUCIÓN Núm. RES/550/2013
METODOLOGÍA PARA DETERMINAR PARÁMETROS DE REFERENCIA DE
LOS COSTOS DE OPERACIÓN, MANTENIMIENTO Y ADMINISTRACIÓN
PARA EL SERVICIO DE TRANSPORTE DE GAS NATURAL POR DUCTOS
1. Introducción
En el marco de la segunda revisión quinquenal de las tarifas del permiso
G/061/TRA/99 correspondiente al Sistema Nacional de Gasoductos (SNG o el
Sistema), Pemex-Gas y Petroquímica Básica (PGPB o el Permisionario) en su
carácter de permisionario de transporte de gas natural, presentó a la Comisión
Reguladora de Energía (la Comisión o esta Comisión) varias propuestas
metodológicas para realizar ejercicios comparativos de los costos de operación,
mantenimiento y administración (costos OMA) con respecto a parámetros
internacionales de la industria estimados (benchmarking) esto con el objetivo
de evaluar la propuesta de costos OMA del requerimiento de ingresos del
Sistema Nacional de Gasoductos (SNG) en el proceso de determinación y
aprobación de las tarifas máximas aplicables para el tercer periodo de
operaciones.
El análisis de cada uno de los rubros que conforman el requerimiento de
ingresos es parte integral de la revisión global de las tarifas que debe
efectuarse cada cinco años, conforme lo establece la Directiva sobre la
Determinación de Precios y Tarifas para las Actividades en Materia de Gas
Natural DIR-GAS-001-2007 (la Directiva de Tarifas).
Específicamente, la Directiva de Tarifas, en la disposición 13.2, faculta a la
Comisión para analizar y valorar, entre otros, los siguientes aspectos del plan
de negocios presentado por el Permisionario: i) Congruencia interna, así como
con parámetros internacionales y nacionales de la industria y las proyecciones
de Permisionarios en condiciones similares; y ii) Su relación con las tendencias
de la industria. Para llevar a cabo esta tarea, la Comisión debe retomar
herramientas teóricamente sólidas y factibles en la práctica.
En el caso particular del análisis y valoración de los costos OMA del
requerimiento de ingresos del SNG para la segunda revisión quinquenal, la
Comisión opta por el empleo del análisis comparativo a partir de parámetros de
la industria estimados (benchmarking), el cual permite evaluar el desempeño de
una empresa a través de su comparación con el de otras dentro de la misma
industria, y ofrece dos ventajas, principalmente:
I.
Mejora la calidad de la evaluación de la empresa prestadora del servicio
debido a que genera incentivos a la eficiencia al exigir que su
Anexo 4 de la RES/550/2013
Ál4
'on
requerimiento de ingresos no se base en sus costos erogados, sino en
medidas de eficiencia relativas a la industria.1
II.
Atenúa el problema de asimetría de información que enfrentan los
reguladores.
El empleo de ejercicios de benchmarking es cada vez más generalizado entre
reguladores de servicios públicos del mundo en sectores diversos, entre ellos el
de gas natural, algunas veces como parte del proceso de determinación de
tarifas (Irlanda, Noruega y Reino Unido) y otras como argumentos de soporte
para decisiones regulatorias (Finlandia, Canadá, Brasil y Colombia)2.
Así, en estricto apego a sus atribuciones y alineada con la experiencia
internacional, la Comisión revisó exhaustivamente cada una de las propuestas
metodológicas del Permisionario para la determinación de parámetros de
referencia de los costos OMA para el servicio de transporte de gas natural por
ductos, la información adicional presentada por el Permisionario, así como
aquella que tuvo a su alcance a fin de evaluar
III.
La congruencia, pertinencia y solidez teórica de cada propuesta
metodológica.
La compatibilidad de cada propuesta con la Directiva de Tarifas.
El nivel en que cada propuesta satisface los objetivos de la Regulación'.
2. Objetivos
El presente documento tiene por objeto:
1.
Exponer los elementos mínimos que, de acuerdo a los estándares
técnicos internacionales, una metodología de benchmarking debe
considerar.
Describir los resultados y las propuestas metodológicas de
benchmarking presentada por PGPB para el análisis y valoración de los
costos OMA del requerimiento de ingresos del SNG para el tercer
periodo de operaciones.
Presentar las principales conclusiones de la Comisión derivadas de la
revisión de las propuestas metodológicas de PGPB y las medidas
adoptadas por la Comisión al respecto.
12Schleifer, A. (1985), A theory of yardstick competition, Rand Journal of Economics, 16-3,319.
Véase Apéndice A.
Según la disposición 1.3 numeral III de la Directiva de Tarifas: "[Esta Directiva] se aplicará para
determinar los indicadores, parámetros, criterios y demás elementos relacionados con la determinación de
tarifas por parte de la autoridad.
Anexo 4 de la RES/550/2013
2
IV,
Establecer parámetros de referencia de los costos OMA del servicio de
transporte de gas natural por ductos que sirvan a esta Comisión en el
análisis y la valoración de los costos OMA presentados por el
Permisionario en su plan de negocios en el proceso de determinación y
aprobación de las tarifas máximas iniciales.
V.
Establecer un mecanismo de comparación entre propuestas
metodológicas de benchmarking distintas, que considere las fortalezas y
debilidades de cada una, con el fin de que la Comisión sea capaz de
distinguir y seleccionar la mejor opción y, así, cumplir con lo establecido
en el artículo 81 del Reglamento de Gas Natural° y en la ley de la
Comisión Reguladora de Energías.
3. Marco metodológico
3.1. Requisitos de implementación
La introducción de un benchmarking como herramienta en el proceso
regulatorio requiere que la muestra, el enfoque y el modelo sean
cuidadosamente elegidos, ya que las empresas a ser comparadas tienen costos
y condiciones de producción que difieren entre sí. Esto debido a diversas
variables6 , algunas relevantes en la estimación de los costos y otras
independientes de la eficiencia operativa de la empresa. Existen enfoques,
técnicas y modelos que permiten incorporar variables ambientales y medir la
influencia de factores exógenos (es decir, no controlados por la empresa) Sin
embargo, una empresa evaluada (regulada) tiene incentivos a intentar justificar
ineficiencias especificas como ajenas a su control. Asi, una empresa eficiente
puede lucir ineficiente en comparaciones que no incorporan el entorno y una
empresa ineficiente puede parecer lo contrario en un ambiente favorable.
Los principales requisitos para la implementación de un estudio de esta
naturaleza, son:
4 En el articulo 81 del Reglamento, párrafo segundo, se establece que las tarifas deberán permitir a los
permisionarios utilizar racionalmente sus recursos en el caso de las tarifas iniciales y a los permisionarios
eficientes, en el caso de su ajuste, obtener ingresos suficientes para cubrir los costos adecuados de
operación y mantenimiento aplicables al servicio, los impuestos, la depreciación y una rentabilidad
razonable.
El articulo 2 de la Ley de la CRE establece que la Comisión tiene por objeto promover el desarrollo
eficiente de las actividades de transporte de gas que se realice por medio de ductos, entre otros aspectos
Por ejemplo: topografia, calidad de la tierra, clima, escala, densidad de la demanda en el territorio,
estado de una red heredada, proporción de clientes y muchos otros factores que determinan mayor uso de
insumos.
Anexo 4 de la RES/550/2013
3
I
Criterios legales y regulatorios claros para la elaboración y aplicación de
estos ejercicios. Organismos con amplia experiencia han establecido
requisitos y criterios que resultan esenciales para la efectividad de un
Benchmarking'. La aceptación y validez de la metodología y de los
resultados obtenidos radica en la obtención de resultados robustos,
procesos transparentes y consistencia con el marco regulatorio-legal.
II
Información cuantitativa suficiente, veraz y homogénea sobre las
unidades en análisis. Se requiere de un número "adecuado" de unidades
a analizar y de información homogénea sobre las mismas.
3.2. Aspectos mínimos a considerar en una metodología de
benchmarking
El benchmarking es, en esencia, un proceso de modelación. Como tal, de
acuerdo al consenso académico, debe considerar y presentar los siguientes
elementos mínimos8:
Objetivo del análisis.
Definición del objetivo del estudio y establecimiento de sus limitaciones y
alcances.
Selección de variables, definición del mercado de referencia y propuesta
de enfoque(s) y modelos(s) a considerar.
Identificación del tipo de información requerida y selección del enfoque, modelo
y las métricas más adecuados para mostrar y entender el desempeño de las
empresas, las cuales son utilizadas como referencia.
Caracterización exhaustiva de la unidad a evaluar con la finalidad de definir las
unidades de comparación; es decir, el mercado de referencia.
II I.
Recopilación de los datos y tratamiento de la información.
Dos aspectos deben ser considerados:
Uno fundamental es la convergencia de los benchmarks. Es decir, éstos deben generar distribuciones de
medidas de eficiencia similares o bien arrojar rankings de empresas parecidos que logren identificar a las
mismas empresas como las "mejores" y las "peores", lo que bnnda robustez al análisis.
8 El Public Utility Research Center, de la Universidad de Florida, propone una metodología de 5 pasos para
la elaboración de un benchmarking, mientras que la metodología del International Benchmarking Network
for Water and Sanitation Utilities ( IBNET) consta de 8 pasos. En esencia, ambas metodologías se basan
en el proceso de cualquier ejercicio de modelación: establecer objetivo o bien plantear hipótesis, recabar la
información necesaria, explorar la información obtenida, modelar los datos y validar el modelo.
Anexo 4 de la RES/550/2013
4
Características de los datos. En este contexto, ejercicios de
benchmarking requieren información que permita satisfacer las
necesidades planteadas en la sección 3.1:
Información de los costos relacionados a la prestación del
servicio. Es deseable realizar el análisis de los costos de forma
desagregada.
i.
Cost drivers. Información técnica relacionada a la prestación del
servicio (tipo de infraestructura, volumen, variables de calidad,
número de clientes, etc.)
HL
Información exógena. Factores geográficos y geológicos,
variables económicos, precios, indicadores de los insumos, etc.
que puedan estar relacionadas con el desempeño de las
unidades analizadas, pero no están bajo el control de la empresa.
Al respecto, debe destacarse que, además de información suficiente y
veraz de las empresas, resulta necesario algún grado de
homogeneidad de las variables. Una muestra con un nivel mínimo de
desagregación de los costos facilita el análisis y previene errores.
Muestra. Dos aspectos son relevantes en la definición de la muestra.
Tamaño. Si el número de empresas en comparación es pequeño,
el análisis estadístico está limitado a la exploración y descripción
de la muestra, cerrando la posibilidad de realizar un análisis
inferencial o utilizar técnicas de análisis más avanzadas9.
Además, en un mercado con un número pequeño de participantes
existe el peligro de colusión para mantener costos en niveles
innecesariamente altos y, en consecuencia, acceder a una tarifa
mayor.
Selección. Los criterios de selección de la muestra deben ser
consistentes, congruentes y transparentes, de forma que no
exista riesgo de elección discrecional de empresas que conduzca
a resultados sesgados.
Una de las alternativas para subsanar el problema de falta de
información suficiente es recurrir a datos de otras regiones o países y
realizar un benchmarking internacional.
IV.
Validación o verificación de la información recabada
g La escasez de empresas en un corte transversal puede mitigarse si se cuentan con series temporales,
obteniendo asi una base de datos de panel.
Anexo 4 de la RES/550/2013
5
‘11
Un estudio de benchmarking puede considerarse como un proceso iterativo.
Después de recopilar la información necesaria para el estudio, es necesario
realizar una revisión cuidadosa de los datos para evaluar la calidad de los
mismos y así poder realizar un filtro de la información que cumple los requisitos
para el éxito del estudio. Si la calidad de la información es baja (inconsistencias
de los datos, valores faltantes, valores atípicos, por mencionar algunos
ejemplos) puede conducir a resultados sesgados.
Para la valoración de la calidad de los datos, debe prestarse especial atención a
su varianza y comparabilidad, así como al tratamiento de los valores extremos.
Por ejemplo, realizar un análisis exploratorio de las variables no sólo ayuda a
identificar patrones o tendencias en los datos, sino que también permite evaluar
la calidad de la información e identificar observaciones atípicas.
Finalmente, es de vital importancia para la trasparencia y aceptación del
análisis que el reporte de benchmarking incluya de manera clara el tratamiento
y ajustes a los que los datos son sometidos.
V.
Especificación e implementación de lo(s) modelo(s)
La especificación de modelo y el proceso de selección de la técnica, dependen
de los objetivos del benchmarking, de la información disponible y de la
disposición para adoptar supuestos específicos para cada tipo de modelo.
Las técnicas existentes para este tipo de análisis se resumen en la Figura 3.1.
Anexo 4 de la RES/550/2013
6
Figura 3.1.
Técnicas de
benchmarking
de
Brorn - up
Teórica
Exorna
Empresa de
Referencia
-
Productividad Parcial (PFP)
BECHMARKING
Análisis de in dador
Productividad Total (TFP)
Top - clown
Empirico
Erógeno
Fondón distancia
Análisis de fronieras
Dados NO Parametricos
Deterministica
Métodos Paramétricos
Ocien/Naire
[ (con base e OLS)
1
Dalos de panel
s.)
Normal
Media
Exponencial)
CaeficWrlés 1
fijas
Coeficientes
si variables
DEA
Retornos
Constantes a
Escala
Retornos
Variables a
Escala
Es importante resaltar que resulta deseable que el (los) modelo(s)
considerado(s) cuente(n) con validez estadística'°, si es el caso, o con un
control de varianza aceptable.
VI.
Validez interna de los modelos propuestos.
Se refiere a la verificación de la calidad técnica de cada modelo o bien la
validación estadística. El objetivo de esta actividad será garantizar la calidad de
los distintos modelos generados en el proceso de análisis.
10 Por ejemplo, para determinar la validez de un modelo econométrico se debe satisfacer, con cierto nivel
de confianza, una sede de pruebas de hipótesis.
Anexo 4 de la RES/5502013
7
Nri
VII.
Validez externa de los modelos propuestos.
La validez externa se refiere a la extensión y forma en que los resultados de un
modelo pueden ser generalizados a diferentes empresas o unidades de
análisis. Es en esta fase donde se analiza la sensibilidad del o los modelos
propuestos bajo diferentes escenarios, pero con datos, de preferencia,
externos. El objetivo es demostrar las relaciones funcionales entre las variables
independiente y dependiente. Un objeto aún más amplio del estudio sería poder
hallar relaciones generales valiosas y así poder aportar conocimiento que
permita una mejor comprensión del fenómeno estudiado. Así, mientras la
validez interna dirige la pregunta inicial referente a si un modelo determinado ha
demostrado una relación inequívoca, la validez externa dirige una pregunta más
amplia, referente al grado con que pueden generalizarse los resultados de un
modelo. Por ejemplo, una manera para verificar la solidez de las clasificaciones
por desempeño que arroja un modelo de benchmarking, es comparar los
resultados obtenidos a partir de diferentes escenarios o verificando si los
distintos modelos han identificado como más eficiente y menos eficiente al
mismo conjunto de empresas de servicios.
Por lo tanto, el objetivo de esta actividad será asegurar que satisface los
objetivos planteados para su consideración y/o aplicación. La ventaja de
presentar un análisis de esta índole, es la posibilidad elegir, con base en
resultados consistentes, el modelo o metodología a aplicar para su objetivo
planteado.
4. Metodología presentada por PGPB para determinar parámetros de
referencia de los costos de operación, mantenimiento y
administración para el servicio de transporte de gas natural por
ductos.
Dado el consenso académico, la Comisión adoptó las consideraciones mínimas
expuestas en la sección anterior y analizó con base en ellas las propuestas
metodológicas presentadas por PGPB. En esta sección se describe la última de
ellas y se presentan las observaciones realizadas por la Comisión, las cuales se
resaltan con letras mayúsculas.
4.1. Antecedentes
El 4 de septiembre y 11 de octubre de 2012, PGPB presenta a la Comisión su
propuesta de benchmarking de los costos OMA mediante los escritos PGPBSP-GR-494-2012 y PGPB-SP-GR-583-2012, respectivamente. El objetivo de su
metodología era construir un rango de eficiencia media, a través de análisis
estadístico, con el que fuese posible comparar los indicadores del SNG con
Anexo 4 de /a RES/550/2013
8
Ca
empresas estadounidenses reguladas para demostrar que la proyección de
costos presentada para la segunda revisión quinquenal es razonable. Su
propuesta consistió en estimar los costos OMA promedio de un gasoducto, a
partir de la longitud y volumen del mismo, de una muestra de empresas que
brindan el servicio de transporte de gas natural por ducto en territorio
norteamericano y son reguladas por la Federal Energy Regulatory Comission
(FERC). PGPB realizó el análisis bajo dos enfoques: indicadores de costos y
modelos econométricos, usando mínimos cuadrados ordinarios como método
de estimación. De esta forma, PGPB presenta un conjunto de indicadores y
modelos econométricos derivados de considerar dos muestras y diferentes
formulaciones.
El 22 de octubre de 2012, los equipos de la Comisión y de PGPB sostuvieron
una reunión para revisar de manera conjunta la propuesta de benchmarking
mencionada en el párrafo anterior Las observaciones realizadas por el equipo
de la Comisión, los argumentos y acotaciones de PGPB y los acuerdos a los
que llegaron ambos equipos fueron señalados en una minuta.
Mediante la resolución RES/466/2012, considerando séptimo, numeral seis, la
Comisión solicita a PGPB información adicional con el objeto de contar con los
elementos necesarios para aprobar las tarifas definitivas aplicables al tercer
periodo de operaciones del permiso en cuestión y, entre estos elementos, se
solicitó información adicional sobre su metodología de benchmarking.
El 11 de abril de 2013, mediante el escrito PGPB-SP-GR-236-2013, numeral
seis, PGPB presenta información adicional sobre su propuesta de
benchmarking y anexa un modelo econométrico ll . Como parte de la revisión
prevista en la disposición 13.1 y 13.2 de la Directiva de Tarifas, la Comisión
llevó a cabo un análisis de la metodología de benchmarking del Permisionario
referida, la cual se describe en el Apéndice B y concluye, derivado del análisis
de ésta, lo siguiente:
La propuesta metodológica de benchmarking de PGPB se muestra
consistente con el marco regulatorio vigente, pero no se presenta un
análisis de consistencia y/o estabilidad de los resultados, hecho que
repercute en la robustez y, por tanto, al proponer un rango eficiente, su
propuesta de benchmark (aplicación de los resultados) no genera
incentivos a la eficiencia.
La metodología de PGPB carece de transparencia en el procesamiento
de los datos (sus criterios de selección de la muestra son incongruentes
con su aplicación) y en la elección del modelo.
11 Contenido en el archivo denominado "Modelo de Benchmark Costos O M A xls".
Anexo 4 de la RES/550/2013
9
Por lo anterior, la Comisión desestimó la metodología de PGPB como sustento
para su propuesta de costos OMA en la determinación de tarifas para el tercer
quinquenio de operaciones del SNG.
El 30 de septiembre de 2013, a través de la resolución RES/392/2013
considerando séptimo, la Comisión señala que es necesario ampliar el plazo
para aprobar el ingreso requerido y las tarifas máximas correspondientes al
tercer periodo quinquenal de operaciones del permiso, con el objeto de
examinar conjuntamente con PGPB y con el mayor detalle, la propuesta de éste
a la luz de los criterios de regulación aplicables. Tras esto, el personal de la
Comisión presentó los comentarios a la metodología de benchmark utilizada por
PGPB y expuso la metodología de de la CRE.
El 14 de octubre de 2013, mediante el oficio PGPB-SP-GR-599-2013, en
atención a los comentarios señalados por la Comisión sobre el tema de
benchmarking, PGPB presenta a la Comisión la actualización de su propuesta
de metodología de benchmark. Para el análisis respectivo de la propuesta, el
equipo de la Comisión mantuvo comunicación con el equipo de PGPB, con el
objetivo de esclarecer dudas sobre la propuesta en cuestión. El 19 de octubre, a
través del oficio PGPB-SP-GR-614-2013, PGPB presenta un alcance a la
actualización del Benchmark presentado en el oficio PGPB-SP-GR-599-2013
en donde señala lo siguiente:
"Producto de las recientes comunicaciones entre personal de PGPB y de
la CRE, se incorporaron dos criterios adicionales y se eliminó uno de la
selección de la muestra:
El primer criterio incorporado para la muestra fue que únicamente se
seleccionarían empresas que tuvieran costos negativos por dos
periodos consecutivos en "Gas Opera/ion and Maintenance
Expenses" en actividades no relacionadas al transporte,
El siguiente criterio que se incorporó, fue que no se tuvieran costos en
otras actividades reportados en 'gas plant in service',
El tercer criterio fue considerar a empresas que consumen menos de
100 MMpcd,
Con base en los tres criterios antes seleccionados en la muestra se
incorporaron y se eliminaron las siguientes empresas
Anexo 4 de la RES/550/2013 10
Tabla 4.1
Cambios en la muestra considerada por PGPB
Incorporadas a la muestra
Descartadas de la muestra
I.White River Hub LLC
1
2.
3
Venice GatherIng System, L L C
Bison Pipeline LLC
Kinder Morgan Loutsiana Pipeline LLC
3 Millennium Pipeline Company, LLC
3 sabine Pipeline LLC,
4.miliennium Pipeline Company, LLC
Con respecto a lo expuesto por PGPB, la Comisión consideró los criterios
señalados por el Permisionario, sin conceder la lógica de la aplicación de los
mismos ni la aprobación de la muestra obtenida por PGPB, sin antes analizar la
congruencia, pertinencia y objetividad de lo propuesto con respecto a este
punto.
Finalmente, el 22 de octubre, mediante el oficio GPB-SP-GR-619-2013, PGPB
presenta un segundo alcance de la actualización del modelo de benchmark. La
Comisión considera este último modelo como la propuesta definitiva de
benchmarking de PGPB.
4.2. Objetivo del análisis
Se conserva el objetivo planteado en la primera propuesta de benchmark
presentada por PGPB a la Comisión:
"La metodología utilizada tiene por objeto principal poner a la vista de la
CRE los marcos de referencia utilizados para determinar el
requerimiento de ingresos que PGPB espera le sea aprobado a la luz de
los resultados obtenidos del ejercicio de benchmarking, esta
metodología permite comparar costos entre sistemas de transporte de
gas natural con características similares, buscando y teniendo un grado
de homogeneidad de las variables."
4.3. Selección de variables, definición del mercado de referencia y
propuesta de enfoque(s) y modelos(s) a considerar.
a) Variables
PGPB señala como variable a estimar (output), los Costos de Operación,
Mantenimiento y Administración (COMA, en su descripción), considerando al
sistema de transporte como un todo que incorpora a los ductos y a las
estaciones de compresión; y como factores influyentes (inputs) la longitud del
gasoducto (millas) y volumen transportado (dekatherms). Además, argumenta
Anexo 4 de la RES/550/2013
11
‘iq
que por consistencia con las prácticas de la industria en México, para la
metodología de benchmark las millas se convierten a kilómetros y los
dekatherms a millones de pies cúbicos (mmpc), usando factores de 1.6 y 1030,
respectivamente.
S I BIEN LA C OMI S I Ó N NO EMITI Ó COMENTARI OS S OBRE LA ELECCI Ó N DE LA S VARIABLES
EN LA EVALUA C I Ó N DE SU PRIMERA PR O PUESTA DE BENCHMARK, SI SE APUNT Ó QUE
LOS MODEL OS Q UE CONSIDERAN LA VARIABLE VOLUMEN DI S TORSIONAN LAS
ESTIMACIONE S PARA EMPRESAS OPERANDO EN MÉXICO Y EN CASO DE SU
CONSIDERA C I Ó N ERA NECESARIO REALIZAR UNA EVALUA C I Ó N PREVIA DE ESTA
VARIABLE, PARA VALORAR SI EL P ERMI S I O NARIO OPERA DE MANERA "EFICIENTE" SU
SISTEMA Y DETERMINAR EL VALOR A INCLUIR EN EL MODELO.
b) Fuente de información y mercado de referencia.
Empresas de servicio de transporte de gas natural por ducto en territorio de
Estados Unidos de América. La fuente de información es el Formato 2, Major
and Non-major Natural Gas Pipeline Annual Repon (Form 2), de la Federal
Energy Regulatory Commission (FERC) Las secciones a considerar fueron las
siguientes:
Transmission Lines, página 514.
Gas Operation and Maintenance Expenses, páginas 317-325.
Compressor Stations, páginas 508-509.
Gas account-Natural Gas, páginas 520.
LA C OMI S I Ó N CONSIDERA CONVENIENTE EL MERCADO DE REFERENCIA Y FUENTE DE
INFORMA C I Ó N ESTABLECIDOS POR EL P ERMISIONARIO, LOS C UALE S SON LOS MISMOS
QUE U TILIZA ESTA C OMISI Ó N EN S U PROPIA METODOLO GÍ A DE BENCHMARKING.
4.4. Recopilación de los datos y tratamiento de la información
Periodo de tiempo: 2012.
Recopilación de los datos
PGPB expresa los costos en dólares de diciembre de 2011 utilizando el indice
Consumer Price Index - All Urban Consumers, (Series Id: CUUROODOSA0),
obteniendo un factor de ajuste de 1.74% (variación de precios entre diciembre
de 2011 y diciembre de 2012).
Anexo 4 de la RES/550/2013
12
‘sq
PGPB excluye la cuenta de gas combustible (854 Gas for Compressor Station
Fuel), de los costos de operación. En cuanto a los costos de administración,
PGPB establece criterios para seleccionar empresas 100% transportistas para
así no generar distorsiones por el prorrateo en la asignación de gastos
administrativos.
Además, PGPB señala lo siguiente:
"Del mismo modo que la Comisión, PGPB detectó que para la
construcción de la base de datos de los equipos de compresión, se
podrían generar diversas dificultades, ya que si bien no todos los
transportistas tienen compresión si requirieren de cierto nivel de
presión para poder prestar el servicio. En este sentido, al revisar la
base de datos, se puede observar que:
Diversos transportistas tienen compresión para transporte,
almacenamiento subterráneo y extracción de gas.
Si bien el equipo de compresión se encuentra identificado para
o
cada actividad esto no implica que el efecto hidráulico se puede
distinguir, es decir, se puede esperar que se presenten sinergias o
beneficios por la operación de actividades conjuntas.
En algunos casos no se distingue para que actividad son las
o
unidades de compresión
Otros permisionarios no tienen compresión para transporte pero
si para otras actividades.
El arreglo de los equipos de compresión de la base de datos
señala que es de una sola unidad, es decir como si no contaran
equipos de relevo para la operación. Esto así lo declaran algunos
usuarios mientras que otros incorporan diversas unidades de
inversión.
Los transportistas pueden distinguir entre la compresión en la
línea principal y de las secundarias"
LA COMISIÓN NO TIENE OBJECIÓN CON RESPECTO AL INDICE DE ACTUALIZACIÓN
CONSIDERADO PARA DEFLACTAR LOS COSTOS A DICIEMBRE DE 2011 Y CONSIDERA
PERTINENTE LA EXCLUSIÓN DE LOS COSTOS RELACIONADOS AL GAS COMBUSTIBLE DE
LOS COSTOS OMA.
E N CUANTO AL CRITERI O DE C ONSIDERAR EMPRE S A S 100% DEDICADAS A LA A C TIVIDAD
DE TRANSPORTE, LA CO MI S I Ó N LO CONSIDERA RAZONABLE, SIEMPRE Y C UANDO SE
C UENTE CON UN TAMA ÑO DE MUESTRA SUFICIENT E PARA REALIZAR INFEREN C IA S .
Anexo 4 de la RES/550/2013
13
#1-
nig
CON RESPECTO A LA VARIABLE DE COMPRESIÓN, LA COMISIÓN RECONOCE LA
DIFICULTAD DE OBTENER LA INFORMACIÓN, SIN EMBARGO CONSIDERA QUE LA
OBTENCIÓN Y ANÁLISIS DE LA MISMA PUEDE SER PROVECHOSA.
PGPB
ESTÁ DUPLICANDO LA LONGITUD DE LA EMPRESA SABINE PIPE LINE LLC (ID 79, DE LA
BASE DE LA FERC) Y NO PRESENTA INFORMACIÓN DE VOLUMEN ENTREGADO PARA LA
EMPRESA CHEYENNE PLAINS GAS PIPELINE COMPANY, LLC (ID 192), CUANDO EN LA
BASE DE LA FERC, SE REPORTA UN VOLUMEN DE 138,908,748nm - PARA ESTA
EMPRESA.
CON RESPECTO A LA VALIDACIÓN DE LOS DATOS, LA COMISIÓN ENCONTRÓ QUE
4.5. Selección de la muestra.
Mediante el escrito PGPB-SP-GR-599-2013 el Permisionario estableció los
siguientes criterios para la selección de la muestra:
Disponibilidad de información para el año 2012. De la muestra total de
115 empresas, 78 tienen información de costos, longitud y volumen.
Empresas transportistas de gas natural, o empresas netamente
transportistas de gas natural. PGPB se basó en el criterio considerado
por la Comisión para identificar empresas 100% transportistas; es decir,
sólo considera aquellas empresas que únicamente reportan costos
positivos para el transporte del gas natural. De esta manera, al aplicar
este criterio PGPB considera a 41 empresas con costos de operación y
mantenimiento mayores a cero.
c) Considerar sistemas de transporte que conduzcan como mínimo
100mmpc.
Finalmente, con la consideración de dichos criterios, PGPB selecciona a 34
empresas.
A TRAVÉS DE COMUNICACIONES ENTRE LOS EQUIPOS DE TRABAJO, LA COMISIÓN
CONSIDERÓ E INDICÓ AL EQUIPO DE PGPB QUE LOS CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LA
MUESTRA DESCRITOS DEBÍAN SER SOPORTADOS CON CRITERIOS ADICIONALES, YA QUE
HABÍA EMPRESAS QUE REPORTABAN COSTOS NEGATIVOS EN OTRAS ACTIVIDADES Y NO
POR ELLO DEBÍAN SER CONSIDERADOS 100% TRANSPORTE.
En consideración a la observación realizada por la Comisión respecto a la
selección de la muestra, mediante el escrito PGPB-SP-GR-614-2013, PGPB
ofrece un alcance al bechmark presentado en donde señala lo siguiente:
Anexo 4 de la RES/550/2013
14
‘fq
"Producto de las recientes comunicaciones entre personal de PGPB y de
la CRE, se incorporaron dos criterios adicionales y se eliminó uno de la
selección de la muestra:
El primer criterio incorporado para la muestra fue que únicamente se
seleccionarían empresas que tuvieran costos negativos por dos
periodos consecutivos en "Gas Operation and Maintenance
Expenses" en actividades no relacionadas al transporte,
El siguiente criterio que se incorporó, fue que no se tuvieran costos en
otras actividades reportados en 'gas plant in service",
El tercer criterio fue considerar a empresas que consumen menos de
100 MMpcd,
Con base en los tres criterios antes seleccionados en la muestra se
incorporaron y se eliminaron las siguientes empresas,
Tabla 4.2
Cambios en la muestra considerada por PGPB
Incorporadas a la muestra
Desincorporadas de la muestra
1 White lamer Hub LLC
4
5
6
Venice Gathering System, L.L.C.
Pisen Pipeline LLC
'<jugar Morgan Louisiana Pipeline LLC
2 Millennium Pipeline Company, LLC
3 Sabine Pipeline LLC,
4.Mdlenn pum Pipeline Company, LLC
RESPECTO A LO ANTERIORMENTE EXPUESTO POR PGPB, LA COMISIÓN CONSIDERÓ
LOS CRITERIOS SEÑALADOS POR EL PERMISIONARIO, SIN CONCEDER LA LÓGICA DE
APLICACIÓN DE LOS MISMOS NI LA APROBACIÓN DE LA MUESTRA OBTENIDA POR PGPB,
SIN ANTES ANALIZAR LA PERTINENCIA Y OBJETIVIDAD DE LO PROPUESTO.
Finalmente PGPB presenta un segundo alcance en el que considera
conveniente incorporar a la actualización de la propuesta de benchmark los
siguientes criterios adicionales para la selección de la muestra:
Que únicamente se seleccionarían empresas que tuvieran costos
negativos por dos periodos consecutivos en "Gas Operation and
Maintenance Expenses" en actividades no relacionadas al
transporte;
Que no se tuvieran costos en otras actividades reportados en "gas
plant in service", así como;
Incorporar a empresas que conducen menos de 100mmpcd.
Anexo 4 de la RES/550/2013
15
Así tomando como base la muestra de 34 empresas presentada en el escrito
del 14 de octubre, PGPB aplica los criterios antes señalados y amplía la
muestra en 8 empresas al incorporar el criterio de aquellas que conducen
menos 100mmpcd, para incluir en total 42 empresas. Posteriormente, PGPB
elimina a la empresa Portland Natural Gas Transmission System por reportar
únicamente costos de mantenimiento en "Maintenance of Mains". Al resto de las
empresas, PGPB aplica el primer criterio (tener costos negativos por dos
periodos consecutivos en "Gas Operation and Maintenance Expenses")
eliminando de la muestra 6 empresas por no cumplir con dicho criterio.
Después, PGPB aplica el segundo criterio (que no se tuvieran costos en otras
actividades reportados en "gas plant in service") y con ello elimina a 2
empresas. Finalmente, como resultado del procedimiento anterior la muestra
propuesta por PGPB es de 33 empresas.
Si BIEN LA COMISIÓN CONSIDERA CONVENIENTE REFORZAR EL CRITERIO DE 100%
TRANSPORTE CON LOS SUPUESTOS ESTABLECIDOS, NO ESTÁ DE ACUERDO EN LA
APLICACIÓN DE LOS MISMOS POR PERDER INFORMACIÓN QUE PUEDE SER VALIOSA PARA
ROBUSTECER LA MUESTRA, YA QUE PGPB PROPONE APLICAR LOS CRITERIOS DE
MANERA EXCLUYENTE, ES DECIR, PARA CONSIDERAR A UNA EMPRESA EN LA MUESTRA
DEBE SATISFACER AMBOS CRITERIOS (TOMA LA INTERSECCIÓN); SIENDO QUE LA
COMISIÓN VALORA PERTINENTE APLICAR LOS CRITERIOS DE MANERA INCLUYENTE, ES
DECIR, PARA CONSIDERAR A UNA EMPRESA EN LA MUESTRA BASTA QUE CUMPLA CON
ALGUNO DE LOS DOS CRITERIOS (TOMAR LA UNIÓN). BAJO LA PERSPECTIVA DE LA
COMISIÓN, EL TAMAÑO DE LA MUESTRA SERIA DE 41 EMPRESAS, ES DECIR, CON LA
CONSIDERACIÓN DE ALGUNO DE LOS CRITERIOS SE JUSTIFICA LA SELECCIÓN INICIAL DE
LA MUESTRA.
4.6. Validación o verificación de la información recabada (análisis
exploratorio de datos).
EN SU PROPUESTA METODOLÓGICA FINAL, QUE ES LA QUE LA COMISIÓN CONSIDERA
PARA EFECTOS DE ESTA EVALUACIÓN, PGPB NO PRESENTA ESTUDIO ALGUNO DE LAS
VARIABLES EN MUESTRA.
4.7. Especificación e implementación del (de los) modelo(s)
econométrico(s).
El Permisionario considera una función tipo Cobb-Douglas para estimar los
costos totales en función de las variables consideradas, cuya especificación
matemática es la siguiente:
Anexo 4 de la RES/550/2013
16
(Ecuación 4.1)
COMA = e' * Longitud b * Volumenb
O bien:
p, In(Longitud) + p,l n(Volumen)
(Ecuación 4.2)
Inicialmente PGPB evaluó los siguientes seis modelos
combinación del uso de las variables mencionadas:
a partir de la
In(COMA) = a +
Tabla 4.3
Modelos considerados por PGPB
Transportistas de más de 100 MMpcd
In(C7)=.
(In(km))
t stiOsMIC)
-Statatrc (Longitud)
St0t15tIC
t-Stotatoe (Longttud•Volumen)
walume9
R2
Akaike info cntenon
(26.1)
(1113)
In(CT)=
In(CT) =InICT=
)(1nOnmpt). f(InIkm`mmpo9
fl in( mrnPen
InIkmll
(2.56)
(5.39)
(5 77)
(849)
(305)
(8.15)
15)
0.795
1.842
IMCT)=
l(InIkm),
In(C09
f(InImmpo),
Iffikm*rnmpc» InIkrntrnmPe»
16 77)
1173)
(677)
(106)
-(1.73)
(849)
0.842
1.637
0.842
L637
Considerando la bondad de ajuste de cada modelo (R-adjusted) y usando el
criterio de Akaike PGPB selecciona la especificación del tercer modelo como
propuesta de benchmark. Así el modelo propuesto por PGPB como benchmark
es aquél que resulta de aplicar la ecuación 1 a la muestra de 33 empresas
seleccionadas por PGPB.
LA C OMISI Ó N OBSERV Ó QUE PGPB JUSTIFICA LA SELECCI Ó N DEL MODELO FRENTE A
OTRAS POSIBLES ALTERNATIVAS Y CONSIDERA PERTINENTE LA ESPECIFICACI Ó N DEL
MODELO PERO EST Á EN DESACUERDO CON LA MUESTRA CONSIDERADA.
Los estadísticos principales del modelo son los siguientes:
Anexo 4 de la RES/550/2013
17
Tabla 4.4
Modelo PGPB
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
9.057754
0.834791
10.85033
0
LNKM
0.560967
0 08505
7.771535
O
Ltummene
0.262404
0.083966
R-squared
0 842284
Mean dependent var
1125136
0.0039
16.52074
Adjunted R-squared
0.832109
S O. dependen var
1 283416
S E al regression
0.525874
Akaike inri, ulterior'
1 636586
Sum squared resid
8.572835
Sableare enreden
1.771265
Lag hkelihood
-24.82196
F-statistic
82 77797
Durbin-Watson stat
E287608
Prob(F-stattsbc)
Variable
0
4.8. Validez estadística (análisis de validez interna)
Con el objetivo de verificar si el modelo satisface los supuestos estadísticos
necesarios para obtener estimaciones eficientes, el Permisionario realiza las
siguientes pruebas a los residuos:
Durbin-Watson para autocorrelación
DW = 2.3135, p-value = 0.7548
Pruebas de normalidad de los errores
Empirical Distribution Test for RESIDO5
Hypothesis: Normal
Method
Value Probability
0.14 Lilliefors (D)
Cramer-von Mises (W2) 0.10
Anderson-Darling (A2) 0.64
0.12
0.10
0.08
Prueba Breusch-Pagan para heteroscedasticidad
Breush-Pagan Heteroskedasticity Test:
Pagan test data: modl
BP = 0.6631, df = 2, p-value = 0.7178
Anexo 4 de /a RES/550/2013 18
Prueba "reset" de Ramsey para la especificación del modelo
RESET = 0.9361, df1 = 2, df2 = 29, p-value = 0.4037
Contraste de CUSUM para analizar la estabilidad del modelo. La
prueba se basa en la suma de residuos recursivos estandarizados.
Consiste en trazar dos bandas de confianza y si los residuos
recursivos estandarizados traspasan esas bandas, entonces el
modelo no es consistente. Se aplicó la prueba CUSUM al modelo
estimado con un 95 por ciento de confianza.
Gráfico 4.1
Contraste de CUSUM para el modelo considerado por PGPB
20
15
10
4 6
O 12 14 16 8 20 22 24 26
„s„
26 w
32 34
s%s,„,ssansel
LA COMISIÓN DICTAMINA QUE EL MODELO PRESENTADO POR EL PERMISIONARIO
CUMPLE CON LOS SUPUESTOS RESPECTO AL COMPORTAMIENTO DE RESIDUOS. DE
ACUERDO A LAS PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y GRÁFICOS DE LOS RESIDUOS PRESENTADOS,
ÉSTOS NO PRESENTAN PROBLEMAS DE AUTOCORRELACIÓN NI DE
HETEROCEDASTICIDAD; POR EL CONTRARIO, SE DISTRIBUYEN NORMAL CON MEDIA
CERO. LA BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO ES DE 0.82. SIN EMBARGO, SE PUEDE
APRECIAR QUE LA EXCLUSIÓN DE LAS 8 EMPRESAS NO ES NECESARIA Y MÁS AÚN,
PODRÍA SESGAR LAS ESTIMACIONES, YA QUE A CAUSA DEL "SUFICIENTE" TAMAÑO DE
MUESTRA 12 , EL MODELO EXHIBE SENSIBILIDAD AL ELIMINAR POCO MENOS DEL 30% DE
LA INFORMACIÓN DISPONIBLE Y QUE NO TIENE SENTIDO EXCLUIR.
CABE RESALTAR QUE CON TAMAÑOS DE MUESTRA PEQUEÑOS Y BAJO MODELOS
CONDICIONALES SE PIERDEN LAS PROPIEDADES QUE UNA BUENA ESPECIFICACIÓN DEL
PROCESO SUELE PRESENTAR, GENERÁNDOSE AÚN MÁS INESTABILIDAD CUANDO LA
12 Como regla empírica, en modelación estadística/econométrica se considera recomendable tener un
mínimo de 30 observaciones por parámetro a estimar para obtener un modelo robusto.
Anexo 4 de la RES/550/2013
19
ra
ESTIMACIÓN ES LLEVADA A CABO. COMO REGLA EMPÍRICA, EN MODELACION
ESTADISTICA/ ECONOMÉTRICA SE CONSIDERA RECOMENDABLE DISPONER UN MÍNIMO DE
30 OBSERVACIONES POR PARÁMETRO A ESTIMAR PARA OBTENER UN MODELO
ROBUSTO.
4.9. Análisis de validez externa
CONFORME A LO EXPUESTO EN EL PUNTO 7, DE LA SECCIÓN 4 DEL PRESENTE
DOCUMENTO EL ANÁLISIS DE VALIDEZ EXTERNA TIENE COMO OBJETIVO MOSTRAR EL
GRADO EN QUE EL O LOS MODELOS A ELEGIR SATISFACEN LOS OBJETIVOS PLANTEADOS
Y LA FORMA EN CÓMO PUEDEN AYUDAR A RESPALDAR LAS DECISIONES. EL
PERMISIONARIO PRESENTA UN ANÁLISIS DE VALIDEZ EXTERNA (O ANÁLISIS DE
CONSISTENCIA) APROPIADO PARA SU PRIMERA PROPUESTA DE ACTUALIZACIÓN DEL
BENCHMARK; SIN EMBARGO AL CONSIDERAR AJUSTES A LA MUESTRA Y PROPONER
OTRO MODELO COMO DEFINITIVO, PGPB YA NO PRESENTA UN ESTUDIO DE LA VALIDEZ
EXTERNA DE ESTE ÚLTIMO. POR TANTO, LA COMISIÓN CONSIDERA QUE HABRÍA SIDO
DESEABLE REALIZAR ESTE EJERCICIO PARA ANALIZAR LA SENSIBILIDAD DE LOS
RESULTADOS ANTE UN CAMBIO (DISMINUCIÓN) DE LA MUESTRA.
4.10. Parámetros de referencia (benchmarks) propuestos por PGPB para
evaluar la eficiencia de los costos OMA del servicio de transporte
de gas natural.
4.10.1
Determinación del Benchmark promedio
PGPB propone utilizar los resultados de la estimación de su modelo como
parámetro de referencia de los costos OMA promedio en la industria:
COMA = 9.0577 + 0.6610 * Longitud + 0.2624 * Volumen (Ecuación 4.3)
4.10.2.
Determinación de rangos de eficiencia
El permisionario calcula intervalos de confianza para los costos OMA promedio,
conforme a la teoría estadística a un nivel del 95% de confianza.
4.10.3.
Insumos a considerar
Para la determinación de los rangos eficientes PGPB considera conveniente
que se utilice la longitud del sistema de 8,704 km más los 221 km referidos en
la resolución RES/370/2013 por la que se incorpora el ducto Jáltipan-Salina
Cruz al SNG y la capacidad del sistema señalada en el "diagrama del modelo
Anexo 4 de la RES/550/2013
20
hidráulico de capacidad del SNG del año 2013" de 5,106mmpcd, enviado a la
Comisión con el oficio PGPB-SP-GR-177-2012 del 27 de marzo del 2013.
4.10.4. Benchmark propuesto por PGPB para los costos OMA del
SNG
Los benchmarks o parámetros de referencia propuestos por el Permisionario
para la evaluación de sus costos OMA son el resultado de aplicar lo descrito en
los puntos 4.10.1 y 4.10.2, considerando los insumos señalados en el punto
4.10.3. Éstos se muestran a continuación:
Tabla 4.5
Parámetros de referencia propuestos
Promedio
154 997
Limite inferior
tao 016
Límite superior
240 204
AUNQUE EL MODELO TIENE VALIDEZ INTERNA (O VALIDEZ ESTADÍSTICA) Y UN NIVEL DE
AJUSTE ACEPTABLE, LA DGT CONSIDERA QUE LA EXCLUSIÓN DE LAS 8 EMPRESAS NO
ES NECESARIA' MÁS AÚN, PODRÍA SESGAR LAS ESTIMACIONES YA QUE A CAUSA DEL
"SUFICIENTE' TAMAÑO DE MUESTRA EL MODELO SE MUESTRA SENSIBLE AL ELIMINAR
POCO MENOS DEL 30% DE LA INFORMACIÓN DISPONIBLE.
LA COMISIÓN NO TIENE INCONVENIENTE EN TOMAR A LOS INTERVALOS COMO RANGOS
DE EFICIENCIA Y CONSIDERA QUE PGPB LOS CALCULA DE MANERA CORRECTA. EN
CUANTO A LOS INSUMOS CONSIDERADOS POR EL PERMISIONARIO, ÉSTOS DIVERGEN DE
LOS INSUMOS OBTENIDOS POR LA COMISIÓN DESPUÉS DE ANALIZAR SU INFORMACIÓN
PARA EFECTOS DE LA DETERMINACIÓN DE LAS TARIFAS, LOS CUALES SON: UNA
LONGITUD DE 8,704KM DEL SNG Y UN VOLUMEN TRANSPORTADO DE 4,498.3MMPCD
(SE EXCLUYE DEL ANÁLISIS EL TRAMO JÁLTIPAN-SALINA CRUZ13).
5. Benchmarking de los costos de operación, mantenimiento y
administración (OMA) involucrados en el servicio de transporte y
compresión de gas natural desarrollado por la Comisión para el
Sistema Nacional de Gasoductos (SNG).
Siguiendo la directriz metodológica expuesta en la sección 3 2 esta Comisión
desarrolló su propuesta de Benchmarking, la cual se expone en el Apéndice C.
La metodología antes mencionada tiene como objetivo establecer parámetros
de referencia de los costos OMA del servicio de transporte de gas natural por
duetos de APLICACIÓN GENERAL que sirvan a la Comisión para analizar y
13 El ingreso requerido del dudo Jáltipan a Salina Cruz se recuperará mediante una tarifa independiente: la
asociada a la zona Itsmo.
Anexo 4 de la RES/550/2013
21
valorar los costos OMA presentados por los Permisionarios en sus planes de
negocios para el proceso de determinación y aprobación de las tarifas máximas
iniciales conforme a lo establecido en la Directiva de Tarifas. Sin embargo, ante
la disponibilidad de información del formato 2 de la FERC para el año 2012,
considerando los criterios propuestos por PGPB para la selección de la
muestra" en su actualización del benchmark, un factor de uso alto para el
sistema s y un mayor beneficio en el grado de ajuste al considerar la variable
volumen 16 , la Comisión realiza el ejercicio de proponer un benchmark para el
caso especifico del Sistema Nacional de Gasoductos (SNG). La metodología se
describe en la presente sección.
5.1. Objetivo del análisis
Establecer parámetros de referencia de los costos OMA del servicio de
transporte de gas natural por ductos, que sirvan a la Comisión para analizar y
valorar los costos OMA presentados por PGPB en su plan de negocios para el
proceso de determinación y aprobación de las tarifas máximas iniciales para el
tercer periodo de operaciones del SNG, conforme a lo establecido en la
Directiva de Tarifas.
5.2. Selección de variables, definición del mercado de referencia y
propuesta de enfoque(s) y modelos(s) a considerar.
En cuanto al enfoque, modelo y mercado de referencia se considera lo
propuesto en la sección 2 del Apéndice C del presente anexo.
Las variables a considerar son los costos OMA totales (ducto y compresión)
como variable a modelar (output) y las variables de longitud y volumen
conducido como insumos.
14
Ver sección 4.5.
15 Conforme a la información analizada por la Comisión, esta considera un factor de uso de 93%.
la De acuerdo al análisis de validez externa del modelo de benchmark de la Comisión (Apéndice C del
presente anexo) se observó que los modelos que consideran la variable volumen presentan un mayor nivel
de ajuste (R'). Sin embargo, estos modelos generaban una distorsión en las estimaciones para las
empresas operando en México, sobre todo en aquellos que tienen un factor de uso bajo. Asi, se concluyó
que para emplear los modelos que integran información de volumen, era necesario evaluar previamente el
nivel de esta variable, para considerar el volumen "eficiente' y evitar distorsiones en los resultados.
Anexo 4 de la RES/550/2013
22
nig
5.3. Recopilación de los datos y tratamiento de la información.
5.3.1. Fuente de información
Al igual que en su metodología general de benchmarking, la Comisión recurre a
la información disponible en el formulario No. 2, "Mejor Natural Gas Pipeline
Annual Report"17.
5.3.2. Información técnica
Período de tiempo. Se propone el estudio de la muestra para el
último año de información disponible, es decir, 2012.
Volumen. Se emplearon las cuentas Gas of Others Received for
Transmission (489.2) y Defivenes of Gas Transported
(489.2). Ambas se encuentran en dekatherms".
iii.
for Others
Longitud. Se considera la longitud total del sistema, expresada en
millas. Es la suma de los segmentos de cada sistema (campo
tot_miles).
5.3.3. Información económica
Específicamente, las variables empleadas en este rubro son:
III.
Costos de operación. Únicamente se excluye la cuenta relacionada al
combustible necesario para la operación del sistema (854) debido a que
la Comisión no considera este concepto dentro de los costos de
operación y mantenimiento, ya que el transportista lo cobra en especie.
Costos de mantenimiento.
Costos de administración.
Debido a que los gastos de administración no se encuentran desglosados por
actividad (producción, almacenamiento, transporte y distribución), se considera
la opción de filtrar la muestra, considerando únicamente empresas dedicadas a
la actividad de transporte. Esta opción sacrifica información, aunque arroja una
muestra "más" comparable e implica un menor ajuste a la información.
5.3.4. Refinamiento y selección de la muestra
Los criterios para la selección de la muestra y su lógica de aplicación son los
siguientes:
15 Ver el Apéndice C del presente anexo.
15 Se convierte los Dekatherms (Dth) a millones de pies cúbicos (mmpc), usando un factor de 1030 Dth por
rnmpc
Anexo 4 de M RES/5502013
23
Disponibilidad de información para las variables a considerar para el año
2012. Del total de 143 empresas, quedaron 78.
Se excluye la empresa Portland Natural Gas Transmission System por
reportar únicamente costos de mantenimiento.
Considerar empresas netamente transportistas de gas natural. Se
definen como aquellas empresas que únicamente reportan costos
positivos para la actividad de transporte del gas natural. Sin embargo,
dado que algunas de las empresas que satisfacen este criterio reportan
costos OMA negativos para otras actividades diferentes al servicio de
transporte, se adicionan otros dos criterios. Así, una empresa será
considerada 100% transportista si además satisfacen alguno de los
siguientes criterios:
Cl. Empresas que tienen costos OMA negativos en dos periodos
consecutivos (2012 y 2011) en actividades no relacionadas con el
transporte. Del total de 42 empresas, 36 cumplen con este criterio.
C2. Empresas que no reportan costos en otra actividad para las
cuentas de activos (gas plant in service) para 2012.
Por lo anterior, los criterios C1 y C2 se aplican de forma suplementaria,
es decir, considerar a una empresa 100% transporte si cumple alguno de
ellos.
Finalmente, de las 77 empresas, la muestra considera 41 de ellas.
5.3.5. Actualización de costos
Los costos son expresados en millones de dólares de diciembre de 2011. Dado
que son costos en dólares, se considera el índice de inflación del mercado de
referencia (Estados Unidos): Consumer Price Index — All Urban Consumers
(CPI).
5.3.6. Validación o verificación de la información recabada (análisis
exploratorio de datos).
Para el análisis estadístico de la información, la Comisión trabajó con el
paquete libre denominado R Project.
a) Declaración de variables
La nomenclatura de las variables a utilizar es la siguiente:
Anexo 4 de la RES/550/2013 24
Tabla 5.1
Nomenclatura
variable
Descripción
OMA CRE
Costos de Ope ración . Mant
KM_CRE
Longitud
VOL_CRE
Volumen Entregado
iento y Administracion
Se estudiará la relación de las variables a partir de las correlaciones para la
muestra total:
Tabla 5.2
Correlaciones entre variables
OMA_CRE
KM_CRE
VOL_CRE
OMA_CRE
KM_CRE
VOL_CRE
1
06723613
0.5
0 6723613
1
0 418548
05
0 418548
1
De la matriz de correlaciones se puede observar lo siguiente:
Existe una relación lineal positiva entre las variables de costos,
longitud y volumen.
La variable longitud, parece tener una mayor influencia en los
costos.
5.4. Especificación, implementación y validación interna del modelo.
El enfoque empleado es Top Down, específicamente de eficiencia media. Para
ello se recurre a funciones de tipo Cobb Douglas, usando como método de
estimación mínimos cuadrados ordinarios.
Esta sección muestra los ejercicios realizados, sus respectivos parámetros,
estadísticas y pruebas de validez estadística.
5.4.1. Selección del modelo
La Comisión consideró como válido un modelo que cumpliera los siguientes
criterios:
i.
Un ajuste del modelo (Adjusted R-square) de por lo menos 70%.
Adicionalmente, se emplearon dos criterios de información: el
Anexo 4 de la RES/550/2013
25
nri
Criterio de Akaike (AIC) 19 y el Criterio Bayesiano de Schwarz
(BIC)2°.
Validez estadística del modelo. Esto implica llevar a cabo pruebas
de validación de supuestos respecto al comportamiento de los
residuos?'
Tamaño de muestra. Grados de libertad. En caso al tener un
modelo de regresión múltiple, se considerará suficiente un
tamaño de muestra de por lo menos 30 observaciones.
5.4.2. Modelo Válido
La Comisión propone el siguiente modelo:
In(OMA) = a +
L + P2 In Vol +e
(Ecuación 5.1)
donde:
a : Es el intercepto de la ecuación para estimar costos OMA de
transporte.
Es la elasticidad de los costos OMA respecto a la longitud del
gasoducto.
L:
Longitud del ducto expresada en millas.
Es la elasticidad de los costos OMA respecto al volumen
flz:
conducido por el gasoducto.
Vol:
Volumen conducido en mmpcd.
E :
Error aleatorio.
A continuación se muestran los coeficientes, estadísticos y pruebas de residuos
del modelo propuesto:
19 E indicador AIC es definido como
AIC = —2 • /os — likelihood+ k *: npar. donde npar es el
número de parámetros en el modelo, log fikehood es el logaritmo de máxima verosimilitud y k=2.
2° El indicador BIC se define como B1C —2 * 1:09 — likelihood + k * npar donde npar es el
número de parámetros en el modelo, log likehood es el logaritmo de máxima verosimilitud y k=log(n).
Pena, EA and Slate, EH, "Global Validation of Linear Model Assumptions," 1 American Statistical
Association, 101(473):341-354, 2006.
Anexo 4 de la RES/550/2013
2fi
Tabla 5.3
Validez estadística del modelo
Global Stat
Value
6.1086
p-value
019118
Skewness
Value
3.6049
P-value
0 05761
Kurto sis
Value
0.3243
p-value
0 56901
Link ranchea
Value
0.509
p-value
00558
Heterosc dasticity
Value
1.6704
p-value
0 19821
Tabla 5.4
Coeficientes y estadísticos del modelo
Coeficientes
(Intercept)
1E35407
ln(KM CRE)
0.88639
in(VOL_CRE)
0.14797
Esta ~ticos
Residual standard error
0 5643
Multple a-square4
0.8019
nstatinin
76 89
degrees of freedom
38
Adiusted e-squared:
0.7914
ptvalue
Anexo 4 de la RES/5502013
4.39E-14
27
En resumen, el modelo presenta los siguientes atributos:
El grado de ajuste es bueno (79%).
Con base en el análisis de residuos, el modelo tiene validez estadística
y, por tanto, validez interna.
c) Tamaño de muestra aceptable.
5.5.
Análisis de validez externa: consistencia y sensibilidad de los
modelos propuestos.
Con el fin de observar el comportamiento del modelo a usar para determinar los
parámetros de referencia, se analizó y observó la precisión y consistencia de
los resultados aplicando dicho modelo a los sistemas de transporte de gas
natural operando en México (Permisos de transporte de gas natural de acceso
abierto, en adelante empresas) en contraste con los resultados obtenidos por el
modelo propuesto por PGPB y por el modelo de aplicación general de la
Comisión, especificado en el Apéndice C.
El procedimiento fue el siguiente:
Para cada empresa se obtuvieron los costos OMA promedio
estimados con cada uno de los modelos considerados así como sus
respectivos intervalos al 95% de confianza (rango eficiente).
Se analizó la estabilidad de los costos promedio estimados; es decir,
se observó la convergencia de las estimaciones al aplicarlos a la
muestra de gasoductos operando en México.
Se analizó la amplitud (variación) de los rangos de eficiencia de cada
modelo por empresa.
Se realizó un ejercicio comparativo de toda la muestra de empresas
operando en México con respecto a los parámetros obtenidos de la
aplicación de cada modelo. Es decir, se compararon los costos OMA
aprobados por la Comisión para cada empresa con respecto al rango
eficiente obtenido de cada modelo.
Anexo 4 de la RES/550/2013
28
nig
Gráfico 5.1
OMA Promedio Estimados •sor modelo ara cada e•resa
•
e
•
ve?
si 2 •
2 I,
3
4
5
6
7
8
9
10
11
A
12
1
4
15
16
CRE — MM.PGPB 45 OMadCRE SNG
En el grafico anterior se observa que las estimaciones para los modelos que
consideran las variable volumen tienden arrojar estimaciones muy parecidas,
pero conforme aumenta la longitud del ducto estás diferencias aumentan. Se
observa que para las empresas 9 y 18 el modelo general de la Comisión (CRE)
tiende a dispararse a la alza, lo anterior se debe a que ambas empresas
contemplan el servicio de compresión y a su factor de uso. Por lo anterior, para
determinar qué modelo de volumen conviene utilizar, habrá que tomar en
cuenta la precisión (amplitud) de los rangos de eficiencia que se obtienen de
cada modelo para las empresas en esta muestra.
Los Gráficos Gráfico 5.2 y Gráfico 5.3 muestran los intervalos de confianza
obtenidos a partir de cada modelo para cada empresa (eje horizontal).
Anexo 4 de la RES/550/2013
29
Gráfico 5.2
Intervalos de confianza por modelo para empresas de longitud menor a 20 km
El tamaño de la bulimia representa el rango del intervalo de confianza.
.51 CRE
Modelo:
O PGPBv5
OCRE.SNG
O O
Empresa
Gráfico 5.3
Intervalos de confianza por modelo para cada empresas de longitud menor mayor a 30 km.
El tamaño de la burbuja representa el rango del intervalo de confianza.
C'CRE
Model
O PGPBv5
O CRESNG
O O O O O O
Empresa
Se aprecia que para ductos de longitud menor a 100 km, el modelo de la
Comisión para el SNG (CRE_SNG) arroja intervalos más amplios que los del
modelo de PGPB (PGPBv5), pero esta situación se invierte para ductos con
Anexo 4 de la RES/55012013
30
nig
longitud mayor a 100 km. Sin embargo, para este último segmento se aprecia
que los intervalos de los modelos PGPBv5 y CRE_SNG son casi de la misma
amplitud. En general, el modelo de la CRE es el que muestra un mayor control
de la varianza.
Finalmente, el ejercicio comparativo de toda la muestra de empresas operando
en México con respecto a los parámetros obtenidos de la aplicación de cada
modelo, se muestra a continuación:.
Figura 5.1
Clasificación de empresas mexicanas resultante
Empresa
Mod.PGPB.v5
Mod.CRE.SNG
Empresa 01
Empresa 02
Empresa 03
Empresa 04
Empresa 05
Empresa 06
Empresa 07
Empresa 08
Empresa 09
Empresa 10
Empresa 11
Empresa 12
Empresa 13
Empresa 14
Empresa 15
Empresa 16
Em•resa 18
Simbologia:
Empresas consideradas ineficientes con respecto al rango de eficiencia obtenido
de cada modeb.
Empresas eficientes con respecto al rango de eficiencia obtenido de cada modeb,
pero con posibilidad de mejora.
Empresas consideradas eficientes con respecto al rango de eficiencia
obtenido de cada modelo.
Del gráfico anterior se puede concluir lo siguiente:
Anexo 4 de la RES/550/2013
31
Bajo cualquier modelo, las empresas 6 es considerada ineficiente; es
decir, sus costos OMA se ubican por arriba del rango eficiente.
Bajo cualquier escenario, las empresas 3, 12, 13, 15 y 16 son
consideradas eficientes.
La empresa 11 se considera eficiente, pero con posible mejora en todos
los modelos.
Las empresas 2, 10 y 18 están clasificadas como eficientes en los
modelos de la CRE y con posible mejora en el modelo de PGPB; y las
empresas 4 7 y 14 están clasificadas como eficientes en modelo de
PGPB pero con posible mejora en los modelos de la CRE.
Por lo tanto, derivado del análisis comparativo de los sistemas de transporte en
operación en México, se aprecia que los modelos más "flexibles", son los
modelos generales de la Comisión (CRE).
Con base en los resultados obtenidos, es acertado considerar que existe
consistencia en las estimaciones promedio de los modelos obtenidos (los
costos promedio convergen a un valor determinado), siendo los modelos de la
Comisión lo que presentan un mayor control de la varianza (amplitud de los
intervalos), lo cual se justifica principalmente por el tamaño de muestra 22 . Por lo
tanto, dado el factor de uso del SNG, es posible considerar los modelos que
incluyen la variable volumen. De entre ellos, se distingue el modelo CRE_SNG
como el más apropiado para evaluar los costos OMA del SNG, por mostrar una
mayor precisión en las estimaciones.
5.6. Presentación de resultados y conclusiones: Benchmarks a utilizar
por la Comisión para evaluar la eficiencia de los costos de
operación, mantenimiento y administración (OMA) del servicio de
transporte y compresión de gas natural.
5.6.1. Benchmark estimado para los costos OMA asociados a un ducto.
Modelo econométrico
La especificación econométrica ajustada es:
In(OMA) = 10.354 + 0.686In L + 0.148In Vol
(Ecuación 5.2)
5.6.2. Rango de costos eficientes. Intervalos de confianza
22 Mientras mayor sea el tamaño de la muestra, mayor es el número de grados de libertad, lo que genera
mayor control de la varianza. Esa es una de las causas por las que los modelos obtenidos a partir de M
muestra total (múltiples actividades) arrojan intervalos más pequeños.
Anexo 4 de la RES/550/2013
32
ffq
Para la determinación de un rango eficiente de los parámetros de referencia
propuestos, se usan las fórmulas correspondientes al cálculo de un intervalo al
95% de confianza:
5d
t n-2, a / 2 se
(x0 -2)2
+ , i(xim2
•n
(Ecuación 5.3)
donde:
n:
Es el tamaño de la muestra.
a: Es igual a .05.
Es el valor para el cual se quiere calcular la media conforme a la
especificación del modelo econométrico.
xo:
Se : Es la desviación estándar de los residuos:
Se_ \IE:1=i(rin-2
—S92
yi.
(Ecuación 5.4)
Es la i-ésima observación de la variable dependiente Y.
Es la i-ésima estimación de la variable dependiente Y.
El Apéndice D presenta un resumen de la metodología empleada por la
Comisión, aquí descrita.
6.
Evaluación de una metodología para determinar parámetros de
referencia de los costos OMA del servicio de transporte de gas
natural por ductos.
Con el fin de establecer criterios y reglas claras que permitan evaluar las
fortalezas y debilidades de la metodología de la Comisión con respecto a otras
metodologías posibles, la Comisión tomó como base el método de ponderación
lineal o scoring para valorar las diferentes propuestas y así poder identificar la
mejor alternativa.
El método de scoring es un método multicriterio que permite identificar, de
manera rápida y sencilla, la alternativa preferible en un problema de decisión
multicriterio. Las etapas a seguir son:
Identificar la meta general;
Identificar las alternativas;
III.
Listar los criterios a emplear en la toma de decisión;
Anexo 4 de la RES/550/2013
33
Asignar una puntuación para cada uno de los criterios;
Establecer cuánto satisface cada alternativa cada uno de sus criterios;
VI.
Calcular el score de cada una de las alternativas y ordenar las
alternativas en función del score. La alternativa con score más alto
representa la alternativa a recomendar.
La aplicación de este procedimiento busca coadyuvar a la transparencia de los
procesos de evaluación de la Comisión.
6.1. Criterios de evaluación
La Comisión considera pertinente valorar las metodologias conforme a los
siguientes criterios23:
Consistencia con el marco regulatorio. Una metodología debe
ajustarse a las disposiciones establecidas en el marco regulatorio (la
Directiva de Tarifas) y cumplir de manera cabal con el objetivo del
análisis. Si la metodología no satisface estos dos aspectos, entonces
no cumple con este criterio y, por tanto, no tiene sentido la
consideración de la misma. Por esta razón es que este criterio se
aplica como filtro: sólo se evalúa una metodología si satisface este
criterio; de lo contrario, se desecha.
Incentivo a la eficiencia. El marco regulatorio establece que la
Comisión debe promover el desarrollo eficiente de las actividades del
transporte de gas que se realice por medio de ductos 24 y que las
tarifas deberán permitir a los permisionarios utilizar racionalmente sus
recursos y obtener ingresos suficientes para cubrir los costos
adecuados de operación y mantenimiento aplicables al servicio 25 . Por
lo tanto, se considera que el criterio de incentivo a la eficiencia debe
tener el mayor peso. Así, la metodología debe ayudar al regulador a
derivar conclusiones sobre el nivel de producción y costos que
debería tener una compañía eficiente. Es deseable que la
metodología minimice el grado en el que los Permisionarios utilizan
su información en favor de un tipo de costo sobre otros.
73 De acuerdo a un estudio realizado por Frontier Economics (RPI-X@20:The future role of benchmarking
in regulatory reviews. A final report prepared for OFGEM, May 2010) para el regulador Británico de los
servicios de gas y electricidad (Office of Gas and Eledricity Markets - OFGEM), se recomienda establecer
una serie de criterios para evaluar las posibles metodologías de benchmarking. Los criterios propuestos
para este propósito son: Robustez, Transparencia, Incentivo a la eficiencia, consistencia con el marco
regulatorio, razonabilidad de la información requerida, adaptabilidad y que el análisis sea costeable.
24 Ley de la CRE, articulo 2.
Artículo 81 del Reglamento, párrafo segunda.
Anexo 4 de W RES/550/2013
41
Robustez. Un aspecto importante para extrapolar los resultados es la
robustez del estudio. La robustez de un modelo depende, entre otros
aspectos, de la verificación técnica y validez lógica de los modelos o
herramientas a considerar. En el caso de modelos econométricos, si
se satisfacen supuestos básicos de los residuos y tienen un buen
nivel de ajuste, se asegura la obtención de estimadores eficientes u
óptimos que, a su vez, conducen a resultados precisos y confiables.
Un estimador robusto produce "buenas" estimaciones. Además, es
imperativo que el modelo y los parámetros de referencia propuestos
muestren consistencia y estabilidad, por lo que resulta necesario
contrastar el modelo propuesto con otras opciones. Luego, dado el
impacto que tienen la precisión, consistencia y estabilidad del modelo
y sus resultados, este criterio y el de transparencia tienen el mismo
peso.
Transparencia. Una metodología de Benchmarking clara y explícita
permite que todas las partes interesadas entiendan la racionalidad
del enfoque seleccionado. El modelo tendrá mayor credibilidad en la
medida en que sea claro
6.2. Ponderación y evaluación de cada uno de los criterios
La evaluación de cada uno de los criterios se da con base en aspectos
concisos, de forma que se pueda establecer cuantitativamente el nivel con el
que una metodología satisface cada uno de ellos.
El criterio de incentivo a la eficiencia es el de mayor peso, con cuatro puntos.
El criterio de robustez es importante para la consistencia, estabilidad y
precisión de los parámetros a obtener, entonces, se le asigna el peso de tres
puntos. La transparencia es fundamental para la compresión, evaluación y
aplicación de la metodología a escoger, así como para el uso de sus resultados;
por tanto, este criterio se pondera con tres de puntos.
La Tabla 6.1 resume la metodología de evaluación y especifica las métricas y
reglas de cálculo necesarias para su puesta en práctica.
Anexo 4 de la RES/550/2013
35
Tabla 6.1
Mecanismo de evaluación
Puntuación
Criterio / Puntuación parcial
Métrica o juicio de
valor
Calculo de la puntuación
Filtro
Consistencia con el marco regulatorio:
¿Satisface los propósitos de su diseño?
¿Es consistente con el marco reg late( o?
¿Cumple con los objetivos fundamentales del
régimen regulatorio?
Satisface o no los
cuestonamientos
Se requiere la valoración completa de
la metodologia
Costo Propuesto /
Bencbmark promedio
Propuesto
Se toma de referencia la alternativa de
mayor puntaje, a la cual se le asignará
el valor de 2 Para las alternativas
restantes se calculará el valor
proporcional a través de una regla de
tes, tomando como Pase la alternativa
de referencia.
Amplitud del Rango de
eficiencia
Se calcula el rango del intervalo
propuesto. Se toma de referencia la
alternativa cuyo rango s ea menor, la
cual se le dará el valor de 2 Se
calcula el cociente Rango de
Referencia entre rango de la alternabva
en cuestión, y se multiplica por 2. En
caso de no proponer rango alguno, se
le asigna el valor de cero
validez estadística
Si el(los) rnodelo(S), cum p len con los
supuestos estadisbcos matemáticos se
le asigna un valor de 1 y cero en caso
contrario
Ajuste
liste de (los)
odelor
Si el(los) modelo(s), cumplen con los
supuestos estadisticos matemáticos y
el ajuste R-squared es mayor que 0.7,
se multiplica el valor del R-squared del
modelo por 1 y cero en caso contrario
Estabilidad/ consistencia
Si se presenta un análisis de
consistencia y/o sensibilidad correcto,
se asignara el valor de 1 y cero en
caso contrario
4
Incentivo a la eficiencia. Se medirá a través
de los resultados obtenidos de aplicar la
metodología de bencmarking propuesta
Robustez. Se dará preferencia a los modelos
y/o resultados que presenten pruebas
estadisticas en sus procesos
Obtención de datos
Si se presenta la respectiva
documentación de cada fase, de tal
forma que se pueda comprender de
maner clara cada uno de los pasos,
Transparencia. La transparencia y claridad en
Procesos de modelación
asomo
asi
o l a fundamentació n y correcta
sus procesos es importante y necesaria.
aplicación de los criterios utilizados
para el tratamiento de la información y
Elección del modelo
selección del modelo, se asignará un
valor de 06 en cada fase
Aplicación de los
resultados
Procesamiento de datos
3
10
Total
Anexo 4 de á RES/5502013
36
7.
Evaluación las metodologías de Benchmarking propuestas por la
Comisión y el Permisionario. Selección de la mejor alternativa.
Se presentan a continuación los resultados de la evaluación de las
metodologías de benchmarking presentadas por el Permisionario y la Comisión
(modelos PGPBvS y CRE_SNG). El mecanismo adoptado es el presentado en
la sección 6 de este documento.
Tabla 7.1
Evaluación propuesta del permisionario y la Com lo
Puntuación
Criterio / Puntuación parcial
Metodología Pennisionario Metodología ERE para SNG
Consistencia con el marco regulatorio
SI
SI
Incentivo a la eficiencia
3.50
4
2
Propuesta /benchmark promedio de la industria
17 8
2
2
Amplitud del Rango de eficiencia
17 1
2
Robustez
232
279
1
Validez estadisbca
1
1
1
Ajuste
082
0.79
1
Estabilidad/consistencia
05
1
3
3
06
0.6
06 Procesamiento de datos
0.3
06
06 Procesos de mecietación
06
O6
O6 Elección del modelo
0.6
06
06
O6
8 82
976
Transparencia
06
O6
obtención de datos Datos
Aplicación de los resultados
Total
Observaciones:
Las propuestas del Permisionario y de la Comisión son consistentes con
el marco regulatorio vigente, por lo que ambas metodologías satisfacen
este criterio.
La metodología de la Comisión promueve en mayor magnitud la
eficiencia de los costos OMA.
III.
La metodología del Permisionario tiene validez estadística y el nivel de
ajuste es aceptable (validez interna), lo cual impacta de manera positiva
Anexo 4 de la RES/550/2013
37
en el criterio de robustez; sin embargo, en su última versión carece de un
análisis de consistencia, hecho que le resta puntaje en este criterio. Por
otro lado, el análisis de consistencia de la metodología de la Comisión
satisface de mejor manera el criterio de robustez y, en consecuencia, se
califica con un puntaje mayor.
Así, en congruencia con la evaluación presentada, la propuesta de parámetros
de referencia de los costos OMA del servicio de transporte de gas natural por
ductos de esta Comisión es sostenible y superior a la metodología propuesta
por el Permisionario bajo los criterios de una metodología eficaz.
Anexo 4 de la RES/550/2013
38
Apéndice A
El Benchmarking como parte del proceso regulatorio en algunos países26
Tabla A.1
El Benchmarking como parte del proceso regulatorio en algunos países
Pala
Tipo de Regulación
Benchmarking
como parte del
proceso
regulatorio
Herramienta o modelo
Australia
Revenue- Cap hasta 2004, en
adelante Weighted Average Pnce
No
DEA, SFA, TFP
Chile
Caso especial del Yardstick
Sr
Empresa de Referencia
Estados Unidos (California)
Pnce Cap wit sonrío shanng
No
TFP
Estados unidos (Mame)
Pnce Cap wit camina shanng
No
TFP
Finlandia
Expenditure-cap y Rete al Return
No
DEA
Irlanda
Yardstick
Si
DEA
Noruega
Pavonee- Cap
Si
DEA
Suecia
Caso especial del Yardstck
Si
OEA
Reino Unido
Pnce Cap
Si
COLS
Cap
26
Referendas: Jamasb and Pollitt (2001), Australia: IPART (2004), lrastorza (2003); Chile: Rudnick,
Doloso (2000); Finland. Honkapuro et al. (2004), Energiamarkkinavirasto (2004); Netherlands: DTe (2005),
Wats et al. (2003), Nillesen and Pollitt (2004); Norway: Ajodhia et al. (2003), Plaut (2002); Sweden:
Wjainen et al. (2004), Sand and Nordgard (2004); United Kingdom: CEPA (2003), lrastorza (2003), Pollitt
(2005); USA: CPUC (2000), MPUC (2005), Sappington et al. (2001)
Anexo 4 de la RES/550/2013
39
Apéndice B
Metodología de benchmarking de OMA propuesta por PGPB:
Primera versión
Objetivo del análisis.
El permisionario señala que: "La metodología utilizada tiene por objeto principal
poner a la vista de la CRE los marcos de referencia utilizados para determinar
el requerimiento de ingresos que PGPB espera le sea aprobado a la luz de los
resultados obtenidos del ejercicio de benchmarking, esta metodología permite
comparar costos entre sistemas de transporte de gas natural con características
similares, buscando y teniendo un grado de homogeneidad de las variables".
Selección de variables, definición del mercado de referencia y propuesta
de enfoque(s) y modelos(s) a considerar.
Variables
El permisionario establece que "los costos de operación, mantenimiento y
administración históricos analizados del 2005 al 2011 del SNG fueron
evaluados con las siguientes variables: costos totales, volumen transportado y
longitud del sistema de transporte; con los cuales se construyeron modelos
estadísticos y econométricos de costos totales por unidad de volumen y costos
totales por unidad de volumen y distancia para cada año".
Fuente de información y mercado de referencia.
Empresas de servicio de transporte de gas natural por ducto en territorio de
Estados Unidos de América. La fuente de información es el Formato 2, Major
and Non-major Natural Gas Pipeline Annual Report (Form 2), de la Federal
Energy Regulatory Commission (FERC).
LA C OMISI Ó N CONSIDERA CONVENIENTE EL MERCADO DE REFERENCIA Y FUENTE DE
INFORMACI Ó N ESTABLECIDOS POR EL P ERMISIONARIO, LOS CUALES SON LOS MISMOS
QUE UTILIZA ESTA C OMISI Ó N EN SU PROPIA METODOLOG Í A DE BENCHMARKING.
III.
a)
Recopilación de los datos y tratamiento de la información
Recopilación de los datos
El permisionario describe la construcción de las variables de estudio como
sigue:
i.
Variables físicas
Anexo 4 de la RES/550/2013
40
-41
Periodo de tiempo. 2005-2011.
Volumen transportado. La fuente de información para esta
variable es la base de datos de la FERC (Form 2) Gas Account,
específicamente el apartado Deliveries of Gas Transported for
Others 27 . Al respecto, el permisionario señala: "la conducción de
gas depende de diversos factores como son la compresión,
longitud y diámetro de la infraestructura entre otros elementos.
[...] el Volumen es una proxy de la relación de los mismos".
Longitud. La fuente de las longitudes de los sistemas reportados
es la base de datos de la FERC (Form 2) Transmission Lines28.
EN EL ANÁLISIS DE LA PROPUESTA DEL PERMISIONARIO, ESTA COMISIÓN DETECTO
DIFERENCIAS EN LA VARIABLE VOLUMEN DE TRES EMPRESAS, LAS CUALES FUERON
ENCONTRADAS EN LAS REUNIONES DE LOS EQUIPOS DE TRABAJO, PERO NO FUERON
ACLARADAS. SIN EMBARGO, ESTAS DIFERENCIAS FUERON MÍNIMAS Y DE MENOR
IMPACTO EN LOS RESULTADOS.
H.
Costos
Costos de operación. Son la suma de los gastos de operación
que se presentan en la Tabla B.1, excepto por el rubro 854
correspondiente al gas combustible para estaciones de
compresión.
Costos de mantenimiento. Son la suma de gastos de
mantenimiento reportados en la Tabla B.1.
Costos de administración. Los datos contenidos en el formato 2
de la FERC incluyen la cuenta Administrative and General
Expenses, que hace referencia a los Gastos de cabecera, los
cuales se construyen como la suma de los rubros: Customer
accounts expenses, Customer service and informational
expenses, Sales expenses, y Administrative and general
expenses. El proceso de construcción de los gastos de
administración asociados al servicio de transporte es el siguiente:
Se calculan los gastos totales, que son la suma de los
valores positivos de los montos reportados en los
siguientes rubros: Total Production Expenses, Total Natural
Gas Storage, Total Maintenance, Total Transsmission
27 El estudio se lleva a cabo en MMPC-año. El factor de conversión empleado es 1,030 MMPC = 1 Dth
2B
Factor de conversión' 1 milla = 1.62km.
Anexo 4 de la RES/550/2013 41
wwq
Expenses, Total Distribution Expenses, Total Customer
Accounts Expenses, Total Customer Service and
Information Expenses, Total Sales Expenses, y Total
Administrative and General Expenses.
Se calcula un factor de asignación, como el cociente de los
gastos de operación y mantenimiento (la suma de los
costos de operación y los costos de mantenimiento) entre
los gastos totales detallados en el punto anterior.
Los gastos de administración proporcionales al servicio de
transporte se calculan con el producto del factor de
asignación descrito en el punto inmediato anterior por los
gastos de cabecera.
Tabla B.1
Costos de operación y mantenimiento reportados por la FERC
Costos de Operación
Costos de Mantenimiento
850 Operabon Supervision and Engineenng
861 Maintenance Supervison and Engineenng
851 System Control and Load Disparan
862 Maintenance of Structures and tmprovements
852 Comrnunicabon System Expenses
863 Maintenance of Mains
853 Compressor Station Labor and Expenses
864 Maintenance of Compressor Station Equipment
854 Gas for Compressor Station Fuel
865 Maintenance of Measuring and Regulating Station Equipment
855 Other Fuel and P wer for Compressor Stabons
866 Maintenance of Communication Equipment
856 Mains Expenses
867 Maintenance of Other Equipment
857 Measuring and Regulable Station Expenses
858 Transmission and Compression of Gas by Others
859 Other Expenses
860 Renta
ESTA COMISIÓN OBSERVA QUE LA PROPUESTA DE CÁLCULO DE LOS GASTOS DE
CABECERA (GASTOS DE ADMINISTRACIÓN) SUBESTIMA DICHOS COSTOS DEBIDO A QUE
EN LA OBTENCIÓN DEL FACTOR DE ASIGNACIÓN SE CONSIDERAN LOS PROPIOS GASTOS
DE CABECERA EN LA VARIABLE GASTO TOTAL.
b) Selección de la muestra
Los criterios que el Permisionario estableció para la selección de la muestra son
los siguientes:
Anexo 4 de la RES/550/2013
42
nin
i.
Muestra lo más amplia posible.
h.
Disponibilidad de información para el año 2011 de las variables:
Costos de operación, mantenimiento y administración, Longitud y
Volumen. Lo anterior, debido a que el año 2011 es la base con la
que se proyectan los costos de la segunda revisión quinquenal del
SNG.
Que los sistemas de transporte iniciaran operaciones después de
1970 29 . La característica común con el SNG es infraestructura que
inició operaciones después del año 1970, ya que los principales
activos del SNG iniciaron su operación durante la década de los
setenta del siglo pasado. Así que aquellas empresas que iniciaron
operaciones antes de este año no son consideradas en la muestra.
Sistemas con menos de 9,000km de ducto. La fundamentación de
este criterio es que el SNG trabaja a plenitud dada su longitud;
sistemas con mayor longitud y menor factor de utilización pueden
tener economías de escala y margen para rendimientos positivos a
escala.
LA COMISIÓN DETECTÓ QUE LOS CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA DESCRITOS
POR EL PERMISIONARIO NO SON CONGRUENTES CON LA MUESTRA CONSIDERADA POR
EL MISMO. PGPB SOSTIENE QUE SÓLO CONSIDERA SISTEMAS QUE HAYAN INICIADO
OPERACIONES DESPUÉS DE 1970; SIN EMBARGO, EL DATO CONSIDERADO COMO "INICIO
DE OPERACIÓN" NO ES TAL, SINO QUE CORRESPONDE A LA FECHA EN LA QUE EL
PERMISIONARIO SE INCORPORA A ALGUNA LEY ESTATAL EN ESTADOS UNIDOS Y, EN
CASO DE NO ESTAR DENTRO DE ALGUNA LEY EN ESPECIAL, SE INDICA EL TIPO DE
ORGANIZACIÓN Y LA FECHA DE INCORPORACIÓN DE LA EMPRESA. ADEMAS, SE INCLUYEN
EMPRESAS QUE INCLUSO NO CUENTAN CON ESE DATO (MOJAVE PIPELINE COMPANY,
L.L.C., EQUITRANS, L.P., CENTER POINT ENERGY - MISSISSIPPI RIVER
TRANSMISSION, LLC Y WHITE RIVER HUB LLC).
IV.
Validación o verificación de la información recabada (análisis exploratorio
de datos).
EN SU PROPUESTA METODOLOGICA FINAL, QUE ES LA QUE LA COMISIÓN CONSIDERA
PARA EFECTOS DE ESTA EVALUACIÓN, PGPB NO PRESENTA DE FORMA CLARA Y
TRANSPARENTE ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LAS VARIABLES.
29 El año de inicio de operación de cada empresa se toma de la sección General Information de la Form 2,
específicamente en el apartado Z
Anexo 4 de la RES/550/2013 43
V.
Especificación e implementación del (de los) modelo(s) econométrico(s).
El Permisionario presenta un modelo econométrico para estimar los costos
totales en función del volumen y de la interacción entre la longitud y el volumen,
cuya especificación matemática es la siguiente:
OMA = e' *Volumen isi * (Longitud *Volumen) p=(Ecuación B.1)
El permisionario estima los costos OMA promedio a partir del método de
mínimos cuadrados ordinarios con 48 observaciones, que corresponden al total
de empresas en su muestra con valores reportados a diciembre de 2011.
Argumentó la selección de las variables a incluir en el modelo de la siguiente
manera:
La variable Costos de operación, mantenimiento y administración
se utiliza como la principal variable de estudio ya que es el costo
real reportado por el Permisionario y constituye uno de los
principales elementos del requerimiento de ingresos del SNG
para el tercer quinquenio.
La variable longitud parte del supuesto de que en una red de
transporte, en la medida que las tuberías se extienden se
requiere de mayores gastos para operarlas, por lo que se espera
una relación directa longitud y gasto.
El volumen de gas tiene una relación positiva con los Costos de
operación, mantenimiento y administración, por lo que resulta
conveniente estudiar la relación entre ambas variables. Por lo
anterior, el término longitud x volumen es una variable proxy que
pretende capturar la relación entre la longitud y el volumen, para
incorporar los elementos inherentes a las características de la
infraestructura (a mayor diámetro y mayor longitud, la capacidad
de transporte es mayor).
El Permisionario no emplea la variable de potencia instalada de
las estaciones de compresión, ya que la considera implícita en la
capacidad total de conducción y en la longitud del sistema.
E N SU AN Á LISIS, LA C OMISI Ó N OBSERV Ó QUE PGPB NO JUSTIFICA LA SELECCI Ó N DEL
MODELO FRENTE A OTRAS POSIBLES ALTERNATIVAS PLANTEADAS INICIALMENTE.
VI.
Validez estadística
Con el objetivo de verificar si el modelo satisface los supuestos estadísticos
necesarios para obtener estimaciones eficientes, el Permisionario realiza las
siguientes pruebas a los residuos:
Anexo 4 de la RES/550/2013
n.
Tabla B.2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
Valor
Probability
F-sta0slic
0 19
0.83
Obs19-squared
0.4234
0 81
Tabla B.3
White Heteroskedasticity Test
Valor
Probability
F-statistrc
0..68
064
Obs.19-squared
361
0 61
Tabla B.4
Empirical Distribution Test for RESIDO5
Nylwthea is : Normal
Adj.
Value
Probability
Method
Value
Lilhefors (D)
0.06
NA
> 0.1
Cramer-vcn Alises (W2)
0.03
0.03
0.89
Watson (U2)
003
0.03
0.87
Anderson-Darbng (A2)
024
0.25
076
LA COMISIÓN DICTAMINA QUE EL MODELO PRESENTADO POR EL PERMISIONARIO
CUMPLE CON LOS SUPUESTOS RESPECTO AL COMPORTAMIENTO DE RESIDUOS Y CON UN
TAMAÑO DE MUESTRA ACEPTABLE. DE ACUERDO A LOS GRÁFICOS DE LOS RESIDUOS
PRESENTADOS Y A LAS PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE NORMALIDAD, ÉSTOS NO PRESENTAN
PROBLEMAS DE AUTOCORRELACIÓN O DE HETEROCEDASTICIDAD; POR EL CONTRARIO,
SE DISTRIBUYEN NORMAL CON MEDIA CERO. CON BASE EN LO ANTERIORMENTE
EXPUESTO, SE PUEDE CONSIDERAR QUE LOS ESTIMADORES DEL MODELO PRESENTADO
SON EFICIENTES Y ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVOS, TANTO DE MANERA INDIVIDUAL
COMO CONJUNTA. LA BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO ES DE 0.75. SIN EMBARGO, SE
PUEDE APRECIAR UNA POSIBLE MEJORA AL MODELO, YA QUE EL COEFICIENTE OBTENIDO
PARA LA VARIABLE "VOLUMEN" RESULTA NO SIGNIFICATIVO A UN NIVEL DE CONFIANZA
DEL 95%.
Anexo 4 de la RES/550/2013
45
Análisis de consistencia
EL PERMISIONARIO NO PRESENTA UN ANÁLISIS DE CONSISTENCIA, BÁSICO PARA LA
CONSIDERACIÓN Y APLICACIÓN DE LOS RESULTADOS.
Presentación de resultados y conclusiones. Parámetros de referencia
(benchmarks) utilizados por PGPB para evaluar la eficiencia de los
costos OMA del servicio de transporte de gas natural.
Modelo ajustado
Los estadísticos principales del modelo son los siguientes:
Tabla B.5
Modelo ajustado
Variable
ooefficient
C
8.71
122
7.13
0.00
LNVOLUMEN
-034
0.18
-1.37
0.07
0.63
0.08
7.68
000
R-squared
0.75
Mean dependent var
16 47
Adjusted R-squared
0.74
S.D. dependent var
1.26
S.E ol regression
065
Maike aro criaran
2.03
Sum squared resid
18.80
Scbwarz aiterion
2.14
Log likellbood
-45.61
F-statatic
67.36
ourein-wanon stat
1.99
Prob(F-statistic)
000
LNIONGITUD+LNVO
LUMEN
SM. E ro
t-Statistic
Prob.
Intervalos de confianza
El permisionario calcula intervalos de confianza para los coeficientes de
regresión estimados (a, 13 1 y 132) al 88.8% y 90% y posteriormente sustituyen los
límites obtenidos de cada coeficiente (inferior y superior) en el modelo:
a
al = a ± t-studenta * t(NC,45),
P,
= R3 ± t—stu dentoi*
t(NC,4 5)1
07
P2 L = 02
± t -student p2 * t(NC,45),
(Ecuación B.2)
(Ecuación B.3)
(Ecuación B.4)
donde:
Anexo 4 de la RES/550/2013
46
NC: es el nivel de confianza considerado para el cálculo del intervalo (88.76% o
90%).
Tabla B.6
Parámetros para intervalos de con lanza
Limite Superior
I
90%
88.76%
I
a,
8.87
8.69
% I,
-0.31
0.31
ri%,
0.64
0.64
Limite Inferior
90%
119
8.56
8.54
.112,,
-0.36
-0.36
I2
1
88 76%
0.62
Los benchmarks o parámetros de referencia propuestos po el Permisionario
para la evaluación de sus costos OMA son el resultado de aplicar las formulas
B.1-B.4 con una longitud de 8,704km y un volumen de 4,685 MMPCD y se
muestran en la Tabla B.7.
L OS INTERVALOS DE CONFIANZA NO EST Á N CORRECTAMENTE CALCULADOS Y LOS
NIVELES DE CONFIANZA PROPUESTOS NO SON JUSTIFICADOS. L OS INTERVALOS DE
CONFIANZA PARA LOS COEFICIENTES a y pi, CON 1={1,2}, SIRVEN PARA CONTRASTAR SI
DICHOS ELEMENTOS SON SIGNIFICATIVOS PARA CONSIDERARLOS EN EL MODELO, NO
PARA CALCULAR INTERVALOS DE CONFIANZA DE LAS ESTIMACIONES (COSTOS OMA
PROMEDIO ESTIMADOS).
LOS BENCHMARKS PROPUESTOS POR EL PERMISIONARIO PARA LA EVALUACIÓN DE SUS
COSTOS OMA PRODUCEN RESULTADOS ABERRANTES E INCONGRUENTES (V É ASE Tabla
B.6). L A L Ó GICA DE LOS INTERVALOS DE CONFIANZA ES QUE MIENTRAS MAYOR SEA EL
NIVEL DE CONFIANZA, MAYOR SER Á LA AMPLITUD DE LOS INTERVALOS; EN
CONSECUENCIA, EL L Í MITE SUPERIOR DEL INTERVALO CALCULADO CON EL 90% DE
CONFIANZA DEBE SER MAYOR A UN L I MITE SUPERIOR CALCULADO PARA UN INTERVALO
DE MENOR NIVEL DE CONFIANZA. L O ANTERIOR NO OCURRE CON LA PROPUESTA DEL
P ERMISIONARIO Y, POR TANTO, VA EN CONTRA DE LA L Ó GICA ESTAD I STICA.
Anexo 4 de la RES/550/2013
47
Tabla B.7
Resultados
Estimación
131236,798
Anexo 4 de la RES/550/2013
Intervalo de confianza superior
9091
270946721
Intervalo de confianza superior
887691
296,604,229
48
Apéndice C
Benchmarking de los costos de operación, mantenimiento y
administración (OMA) involucrados en el servicio de transporte y
compresión de gas natural desarrollado por la Comisión.
Siguiendo la directriz metodológica expuesta en la sección 3.2, esta Comisión
desarrolló su propuesta de Benchmarking, la cual se expone a continuación.
Objetivo del análisis
Establecer parámetros de referencia de los costos OMA del servicio de
transporte de gas natural por ductos, que sirvan a la Comisión para analizar y
valorar los costos OMA presentados por el Permisionario en su plan de
negocios para el proceso de determinación y aprobación de las tarifas máximas
iniciales conforme a lo establecido en la Directiva de Tarifas.
Selección de variables, definición del mercado de referencia y
propuesta de enfoque(s) y modelos(s) a considerar.
Variables
De acuerdo a la experiencia empírica, se ha observado que factores como
longitud y diámetro del ducto, así como la capacidad de compresión, influyen en
el nivel de los costos OMA de sistemas de transporte de gas natural. Por lo
tanto, los indicadores y/o función de costos deben contemplar al menos dichas
características.
Enfoque y modelo
Se ha probado empíricamente 30 que es posible modelar los costos asociados a
un sistema de transporte de gas natural empleando herramientas
econométricas (esencialmente mínimos cuadrados ordinarios). Con este
enfoque se han obtenido resultados consistentes utilizando un número de
variables limitado y relaciones lineales.
3° Cost Benchmarking in Energy Regulation in European Countries, Australia, Diciembre de 2011. Pág. 58
Anexo 4 de la RES/5502013
49
Mercado de referencia
En México, el número de empresas que transportan gas natural en la modalidad
de acceso abierto es relativamente reducido s ' para propósitos de una
modelación econométrica, por lo que se recurre a información internacional con
el fin de obtener resultados robustos. Además, proceder de tal forma permite al
regulador obtener una medida de eficiencia acorde a las mejores prácticas del
sector a nivel mundial y con ello se da cumplimiento a lo establecido por la
Directiva de Tarifas en su disposición 13.2. Por lo tanto, se definió como
mercado de referencia la industria de transporte interestatal de gas natural en
América del Norte. Este mercado ofrece varias ventajas: a) el mercado de gas
natural en América del Norte está muy integrado y es muy maduro 32 , por lo que
se espera que los datos proporcionados por la FERC tengan poca variabilidad
en comparación con mercados jóvenes o de reciente apertura a la regulación;
b) la transparencia de sus procesos y la robustez de las metodologías que
emplea; y, c) la FERC tiene un alto prestigio en cuanto al acopio y manejo de la
información generada por la industria de gas natural.
3) Recopilación de los datos y tratamiento de la información.
Fuente de información
La Comisión recurre a la información disponible en el formulario No. 2, "Major
Natural Gas Pipeline Annual Report" de la FERC, el cual es una compilación de
información financiera y operativa de los principales gasoductos interestatales
de gas natural en Estados Unidos de América sujeto a la jurisdicción de la
FERC. El formato presenta los datos de cada año calendario.
Dada la disponibilidad de información técnica y económica, las variables a
utilizar en el análisis se muestran en la
Tabla C.1.
31 A diciembre de 2011, se contaba con 17 empresas en operación.
32
Estados Unidos de América ha regulado su mercado de transporte de gas natural desde poco más de
80 años.
Anexo 4 de la RES/55012013
50
Tabla C.1
Variables a utilizar en el benchmarking de la comisión
Sección General
Sección Secundaria
Variables
Página Referencia
Gas plant slalislical
data
Transmission Lines
Income Account
Supporeng Schedules
Gas Operation and
Manteinance Expenses
317-325
Costos Operación, Mantenimiento y Administración
(dudo y compresión, dólares)
Gas plant statisteal
data
Compressor Stations
508-509
Capacidad de compresión (Hp)
Gas plant statistical
data
Gas account-Natural
Gas
520
514
Longitud (millas)
Volumen recibido, Volumen
entregado (Dth)
Información técnica
Periodo de tiempo. Se propone el estudio de la muestra para tres
periodos: 2007-2011 (conforme a los periodos de revisión
quinquenal estipulados en la Directiva de Tarifas), 2009-2011 y
2011 (estos últimos con el fin de observar el comportamiento de
las variables en años más recientes).
Volumen. Se emplearon las cuentas Gas of Others Received for
Transmission (489.2) y Deliveries of Gas Transported for Others
(489.2). Ambas se encuentran en dekatherms33.
iii.
Longitud. Se considera la longitud total del sistema, expresada en
millas. Es la suma de los segmentos de cada sistema (campo
tot_miles).
" I = 9.47816089557 x I 01'dekatherm.
Anexo 4 de la RES/550/2013
51
Capacidad de compresión. Es la capacidad total de compresión,
en caballos de fuerza (HP), de cada estación de compresión en
operación dedicada a transporte.
Información económica
Los costos de operación y mantenimiento se reportan por actividad y los gastos
administrativos en un agregado de todas las actividades. Específicamente, las
variables empleadas en este rubro son:
Costos de operación. Se emplean las cuentas 850-852, 856, 857, 859 y
860 (relacionadas a transporte) y 853 (relacionada a compresión). Éstas
se encuentran en la sección Transmission expenses. Se excluyen las
cuentas relacionadas al combustible necesario para la operación del
sistema (854, 855 y 858) debido a que la Comisión no considera este
concepto dentro de los costos de operación y mantenimiento, ya que el
transportista lo cobra en especie.
Costos de mantenimiento. Se emplean las cuentas 861-863 y 865-867
(relacionadas al transporte) y 864 (relacionada a la compresión). De igual
forma, se encuentran localizadas en la sección Transmission expenses.
III. Costos de administración. Corresponden a las cuentas 901-905, 907913, 916, 920-929, 930.1, 930.2 y 931, incluidas en las secciones
iv.
Costumer accounts expenses, Costumer service and informational
expenses, Sales expenses y Administrativa and general expenses (todas
éstas denominadas gastos generales o gastos de cabecera. Se excluye
la cuenta Uncollectable accounts, debido a que este tipo de gastos no se
toman en cuenta en la aprobación de los costos para el cálculo del
requerimiento de ingresos.
Debido a que los gastos de administración no se encuentran desglosados por
actividad (producción, almacenamiento, transporte y distribución), es necesario
identificar los gastos de cabecera aproximados correspondientes al transporte
de gas natural. Para realizar esta tarea, la Comisión consideró dos opciones:
Opción 1. Emplear empresas únicamente dedicadas a la actividad de
transporte. Esta opción sacrifica información, aunque arroja una muestra
"más comparable" e implica un menor ajuste a la información.
Opción 2. Prorratear los costos de cabecera para la actividad transporte.
Con esto, la cantidad de información para el análisis es mayor, pero se
Anexo 4 de la RES/550/2013 52
requiere de ajustes a la información mayores empleando supuestos
adicionales.
Opción 1: Empresas 100% dedicadas a la actividad de transporte
La muestra está conformada por empresas que sólo reportan infraestructura de
transporte en el formato 2 de la FERC y por lo mismo reportan únicamente
costos de operación y mantenimiento para la sección respectiva.
Adicionalmente deben reportar información de longitud y costos de operación y
mantenimiento superiores a cero Las empresas que cumplen con dichos
criterios son consideradas en la muestra 100% transporte y, por lo tanto, se
considera la totalidad de los gastos de cabecera.
Una vez que se cuenta con el total de los gastos de administración, se realiza
un prorrateo para obtener los costos de cabecera asociados a las estaciones de
compresión. Para este ejercicio se trabaja bajo el supuesto de que la
participación de los costos de operación y mantenimiento asociados a las
estaciones de compresión con respecto al total de los primeros costos es la
misma que para los gastos de cabecera. Por lo tanto, basta con obtener y
aplicar dichas proporciones a los gastos de administración totales.
Sin embargo, es necesario aclarar que, debido al tamaño de muestra, esta
opción solo puede usarse en la estimación de los costos de operación,
mantenimiento y administración asociados al ducto.
Opción 2: Prorrateo de gastos de administración muestra con actividades
múltiples
Para este ejercicio se trabaja bajo el supuesto de que la distribución de los
costos de operación y mantenimiento asociados a cada actividad (Producción y
exploración, almacenamiento, transporte y distribución) es la misma para los
gastos de cabecera. Por lo tanto, basta con obtener y aplicar dichas
proporciones a los gastos de administración totales.
El procedimiento es el siguiente:
III.
Se excluyen los gastos por combustible de los de operación,
mantenimiento y administración.
Se separan los costos de operación y mantenimiento (OM) de cada
actividad (Producción, Almacenamiento, Transporte y Distribución) en
OM sin gastos de compresión y en OM de las estaciones de compresión.
Se definen las siguientes variables:
ADMON: Gastos de cabecera totales.
Anexo 4 de la RES/550/2013
53
ADMON Gastos de cabecera para el servicio de transporte de gas
natural.
ADMON Gastos de cabecera para el servicio de compresión de gas
natural.
ADMON3 : Customer Accounts Expenses, sin Uncollectible accounts.
ADMON2 : Customer Service and Informational Expenses.
ADMON3 : Sales Expenses.
ADMON4 : Administrative and general expenses.
OMIc : Gastos de Operación y mantenimiento de la actividad i
excluyendo los gastos asociados a las estaciones de compresión y
FUEL; donde i= {P: Producción; S: Almacenamiento; T: Transporte; D:
Distribución}
OMI.: Gastos de Operación y mantenimiento para la actividad i asociados
a las estaciones de compresión y sin FUEL; donde i = {P: Producción; S:
Almacenamiento; T: Transporte ; D:Distribución }
OM: Gastos de Operación y mantenimiento totales sin FUEL.
Así:
ADMON = ADMON3 + ADMON2 +ADMON3+ ADMON4
(Ecuación C.1)
OM = o figc + OM¿ + o + OM¿ + OMIc + OME + 04c + OMP
(Ecuación C.2)
IV.
Finalmente, los gastos de cabecera para la actividad de transporte de
gas natural para cada servicio (dudo y estación de compresión) se
obtienen como34:
omic
ADMONT = ADMON * om
(Ecuación C.3)
ADMONC = ADMON *°=f
oi
(Ecuación C.4)
Actualización de costos
34 A los PA& , además de la cuenta 755 (Flete) Compressor Station Fuel and Power) relacionada con el
combustible FUEL, se les resta W cuenta 9600 (TOTAL Other Gas Supply Exp).
Anexo 4 de la RES/550/2013
54
"wq
Se trabaja con costos reales. Los costos son expresados en millones de dólares
a diciembre del 2011. Dado que son costos en dólares, se consideran los
índices de inflación del mercado de referencia (Estados Unidos): Producer Price
Index-Commodifies (PPI) y Consumer Price Index — All Urban Consumers (CPI).
Refinamiento de la muestra
El primer filtro para considerar una empresa dentro del análisis es que reporten
información de costos y características técnicas (longitud, capacidad de
compresión y volumen) mayores a cero, además de que los volúmenes
entregados y recibidos no deben diferir en más del 50%.
Así, la muestra completa se conforma de 226 observaciones para la parte de
dudo y 223 para compresión. Por otro lado, la muestra de empresas 100%
transportistas cuenta con 60 elementos, tras los filtros descritos en el párrafo
anterior.
Validación o verificación de la información recabada (análisis exploratorio
de datos).
Para el análisis estadístico de la información, la Comisión trabajó con el
paquete libre denominado R Project.
La nomenclatura de las variables a utilizar es la siguiente:
Tabla C.2
Nomenclatura
Variable
Descripción
OM
Costos de Operación y Mantenimiento
OMA
Costos de Operación, Mantenimiento y Administracion
VR
Volumen Recibida (transporte)
VE
Volumen Entregado (transporte)
Longitud
Admon
Gastos de Administración
HP
Capacidad de compresión en caballos de fuerza
Se estudiará la relación de las variables a partir de las correlaciones para la
muestra total:
Anexo 4 de la RES/550/2013 55
Tabla C.3
Correlación entre variables de estudio para la muestra total
OMA de
Dudo y
compresión
Longitud
HP
Longitud
1
0.7575
0 7845
07851
HP
0.7575
1
0.8138
voi_eec
07045
0.8138
voi_Ent
0.7857
OMA_CPI
OMA PPI
OM_PPI
OM_CPI
Admon_PPI
Admon_CPI
0 9184
0.9175
0 8491
0.8473
0.9136
0 9157
0.8128
0.8304
0 8217
07940
01994
0.7983
0.8079
1
0.9996
0.8798
0 8783
08487
0 8472
0.8532
0.8558
0 8128
0.9996
1
0.8812
00798
0 8513
0.8497
0.8540
0.8565
09184
0 8304
0.8798
0.8812
1
0 9991
0.9500
0 9482
0.9797
0.9816
OMA_PPI
0.9175
0 8217
0 8783
0.8798
0.9991
1
0.9486
0.9449
0.9820
0 9821
OM_PPI
0 8491
0.7940
0 8487
0.8513
0.9500
0 9486
1
0 9990
0 8717395
0 8735
OM_CPI
0 8473
0.7994
0.8472
0.8097
0 9482
09449
0.9990
1
0 8667
0 8701
Admon_PP1
09136
07983
0 8532
00540
0 9797
0 9820
0.8717
0 8667
1
0 9991
AdmonCPI
0.9157
08079
0.8558
0.8565
0 9816
0.9821
0.8735
0.8701497
0 9991
1
Vol_Ree Vol_Ent OMA_CPI
Los costos consideran la infraestructura del ducto y las estaciones de
compresión. De la matriz de correlaciones se puede observar lo siguiente:
Existe una fuerte relación lineal positiva (correlación superior al
0.8) entre las variables de costos, tanto para el total como para su
división entre OM y Admon, con las variables técnicas
consideradas en el estudio.
La variable longitud, parece tener una mayor influencia en los
costos (OMA, OM y Admon).
No existe diferencia significativa entre considerar el índice CPI o
PPI.
Anexo 4 de la RES/550/2013
56
• Existe una relación lineal positiva (superior a 0.7) entre las
variables técnicas a considerar, por lo que es posible la presencia
de multicolinealidad al considerarlas en los modelos.
Las Tablas C.4 y C.5 presentan la matriz de correlaciones entre variables,
separando los costos por tipo de infraestructura (ductos y estaciones de
compresión).
Tabla C.4
Correlación entre variables de estudio (ductos)
OMA de Duelo Longitud VolRec Vol Ent
OMA_CPI
0 9139
0.8524
0.8548
OMA_PPI
0.9132
0.8515
0.8540
OMCPI
0 9122
0.8332
0.8347
OM_PPI
09105
0.8313
0 8328
AdmonOPI
0 8408
08136
0.8174
Ad mon_PPI
0 8426
0.8153
0 8192
Tabla C.5
Correlación entre variables de estudio (compresión)
OMA de estaciones de compresión
HP
VolRec VolEnt
OMA_CPI
0.8309 0.8590
0 0583
OMA_PPI
0 8226 0.8567
0.8561
OM_CPI
0.8108 0.8347
08338
OM_PPI
0.8016 08315
0.8306
Admon_CPI
0.8001
0.8330
0.8328
Admon_PPI
0.7948 0.8334
0.8332
Las correlaciones indican que la separación de costos por tipo de
infraestructura acentúa la influencia de las variables técnicas sobre los costos,
Anexo 4 de la RES/550/2013 57
,14
ya que las correlaciones son mayores. También se observa que las
correlaciones son mayores para los costos OMA totales (sin desagregar en OM
y Admon.) y que las variables de volumen siguen teniendo una fuerte influencia
sobre los costos.
4) Especificación e implementación de los modelos.
El enfoque empleado es Top Down, específicamente de eficiencia media. Para
ello se recurre a funciones de tipo Cobb Douglas, usando como método de
estimación mínimos cuadrados ordinarios.
Esta sección muestra los ejercicios realizados (modelos preliminares) y los
modelos definitivos, sus respectivos parámetros, estadísticas y pruebas de
validez estadística.
Modelos preliminares
Conforme a los resultados obtenidos en el apartado anterior, se usaron diversos
enfoques: se modelaron costos OMA totales y separados en costos de
administración (Admon) y costos de operación y mantenimiento (OM); también
se modelaron los costos por tipo de infraestructura (dudo y compresión). Se
consideraron los factores longitud y volumen, se estudiaron diferentes periodos
de tiempo (2007-2011 y 2009-2011) y se trabajó con dos indices de
actualización de costos (CPI o PPI).
Es necesario aclarar que no fue posible estimar los costos de estaciones de
compresión considerando la muestra 100% transporte, ya que el número de
registros de empresas con información de dichos costos e información de
capacidad de compresión (hp) fue insuficiente para considerar un modelo
econométrico.
Tratamiento de datos atípicos
Cuando en el análisis de residuos se detectó la presencia de observaciones
atípicas e influyentes 35 , se analizó el impacto de tales observaciones en el
modelo al excluirlas de la muestra 36 . Por lo general, la presencia de estas
observaciones originaba el rechazo de los supuestos implícitos en modelos de
35Se utiliza como referencia para la definición de outliers la siguiente regla de
thumb: 13, > ,
donde
D, es
la distancia de Cook del i-ésimo punto, n es el tamaño de muestra y k es el número de variables
independientes.
38 Solo se consideraba la posibilidad de excluir dichas observaciones, si estás representaban menos del
10% de la muestra original.
Anexo 4 de la RES/550/2013
58
esta naturaleza 37 y afectaba la proporción de variabilidad explicada, por lo que
filtrar estas observaciones impactaba sobre ambos aspectos.
Selección de modelos
Se evaluaron 117 modelos, 39 de ellos cumplieron con los supuestos de
residuos (validez estadística). Por lo anterior, ante la diversidad de escenarios,
la Comisión determinó considerar los modelos que cumplieran los siguientes
criterios:
i.
Un ajuste del modelo (Adjusted R-square) de por lo menos 70%.
Adicionalmente, se emplearon dos criterios de información: el
Criterio de Akaike (AIC) 38 y el Criterio Bayesiano de Schwarz
(BIC)39.
5.
Validez estadística del modelo. Esto implica llevar a cabo pruebas
de validación de supuestos respecto al comportamiento de los
residuos."
iii.
Tamaño de muestra. Grados de libertad. Un tamaño de muestra
en modelos de regresión simple debe ser mayor o igual a 30. En
caso de tener un modelo de regresión múltiple, el tamaño de
muestra requerido es de por lo menos 20 veces el número de
variables independientes.41
La Tabla C.6 muestra el listado de los modelos que satisfacen los
requerimientos establecidos en el apartado anterior. A continuación, se muestra
el detalle de cada uno de ellos.
37 Supuestos de normalidad, homocedasficidad, e independecia en los residuos.
371 El indicador AIC se definido como AIC = — 2 * ¿og — likelihood + k * ?Tm- , donde npar es el
número de parámetros en el modelo, log — fikehood es el logaritmo de máxima verosimilitud y k=2.
El indicador BIC se define como SIC = —2 * Los — iikelthood + k * npar donde npar es el
número de parámetros en el modelo, log — likehood es el logaritmo de máxima verosimilitud y k=log(n).
40 Peña, EA and Siete, EH, "Global Validation of Linear Model Assumptions," J. American Statistical
Associafion, 101(473):341-354, 2006.
ylhttp,ildss.princeton.edu/online_help/analysistregression_intro.htm
as
Anexo 4 de la RES/550/2013
59
Tabla C.6
Modelos válidos (NA No aplica)
Tipo de
infraestructura
Muestra
Periodo
indice de costos
Modelo
PPI
1
CPI
2
PPI
3
CPI
4
Longitud y Volumen
Entregado
PPI
9
Longitud y Volumen
Recibido
PPI
11
PPI
13
CPI
14
PPI
15
CPI
16
OutputtY)
tapete I X)
Longitud y Volumen
Entregado
100% Transporte
2007-2011
OMA
Longitud y Volumen
Reubido
2007-2011
OMA
Dudo y
Compresión
Múltiples
actividades
Longitud y Volumen
Entregado
2009-2011
OMA
Longitud y Volumen
Recibido
Longitud y Volumen
Entregado
2011
17
NA
OMA
Longitud y Volumen
Recibido
Ducto
aMctúiitivradses
CPI
IV-3
PPI
IV-4
CPI
IV-106
PPI
IV107
Longitud
100% Transporte
2007-2011
Compresión
18
OMA
Hp
I. Modelos para la infraestructura del ducto (Modelos IV-3 y IV-4)
Ambos modelos surgen de la misma especificación para estimar los costos
OMA totales y son ajustados a partir de la misma muestra, periodo y variables.
La diferencia entre ellos radica en el índice de actualización a emplear para los
costos OMA totales.
Anexo 4 de la RES/550/2013
60
Tabla C.7
Validación estadística de los modelos
Modelo
1V4
IV-3
Global Stat
Value
49648
4 8796
p-value
0.2910
0 2999
skewness
Value
0 1942
01675
p-value
0 6594
0.6823
Kv dosis
Value
p-value
2 7752
2 7245
0.0957
0 0988
Link Function
Value
1.9938
1 9862
p-value
0 1580
0 1587
Heferoscedast1 ny
Value
0.0015
00013
p-value
0 9688
0 9713
Tabla C.8
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos
Modelo
IV-3
IV-4
N inicial
66
86
N final
65
64
98%
97%
0.063
0 063
05
0.08
Criteño Outlier
Satisface
Satisface
Cdtterio R-Adjusted
Satisface
Satisface
Criterio N
Satisface
Satisface
Criterio Supuestos
Satisface
Satisface
Regla de thumb
D
Anexo 4 de la RES/550/2013
61
Dado que no se presentan problemas con los residuos y se tienen suficientes
grados de libertad, se procede a la consideración de los modelos, cuyos
estadísticos se presentan a continuación:
Tabla C.9
Estadístico de los modelos IV-3 y IV-4
IV-3
IVA
( i nternen ()
-2 18
(2.13
log(X)
079
079
Residual standard error-
0 59
0.59
Multiple R-squared:
077
0.77
F-statmec
205.1
205.8
degrees :fi freedom
63
63
Adjusted R-squared
076
0.76
Modelo
Coeficientes
Estadísticos
p-value:
<
2.2e-16
<
2.2e-16
El Gráfico C.1 muestra los costos promedio estimados de ambos modelos entre
la longitud de los duetos.
Gráfico C.1
Costos promedio
r) in 0) LOCIDT-,t1,-00001C400%-ntN0
N NI N CO C1 a- a a Ur) uo te, to to co no I, N. N. 00 CO CO O) 0 al
Millas
— Promedio Modelo 3 — Promedio Modelo 4
De ella se puede observar la presencia de economías de escala: los costos
OMA decrecen conforme la longitud del ducto aumenta.
Anexo 4 de la RES/550/2013
62
-q1
En resumen, los modelos 3 y 4 tienen los siguientes atributos:
El ajuste es superior al 70%
Provienen de una muestra de empresas que reportan gastos únicamente
de la actividad de transporte de gas natural.
Los costos son actualizados utilizando el índice CPI (Modelo 3) y PPI
(Modelo 4) y corresponden al periodo 2007-2011.
Tienen validez estadística, conforme al análisis de residuos realizado.
II.
Modelos para la estructura de compresión (Modelos IV-106 y IV-107)
Estos modelos consideran la muestra de empresas dedicadas a actividades
diversas. Es necesario recordar que no se cuenta con una muestra suficiente de
empresas 100% transportistas para ajustar un modelo econométrico.
Tabla C.10
Validación estadística de los modelos
Modelo
IN-106
IV-107
Global Stat
Value
3.9198
3.5470
p-value
04170
/70
O 4558
Skevmess
Value
3.2129
2.9840
p-value
0 0731
00841
Kurtosla
Value
00119
0 0000
p-value
09131
0 9989
Link Function
Value
0.6909
06442
p-value
0.4059
0 4222
Heteroscedasticity
Value
0.0041
00188
p-value
0.9488
0.8910
Anexo 4 de la RES/550/2013
63
Tabla C. 11
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos.
IV-106
IV-107
N inicial
227
227
N final
222
222
%
98%
98%
Regla de thurnb
0018
0018
D
0.04
004
Criterio Outlier
Satisface
satisface
Cretona R-Adjusted
Satisface
Sabsface
Cntedo N
satisface
satisface
Creen.° Supuestos
Satisface
Satisface
Modelo
Dado que no se presentan problemas con los residuos y se tienen suficientes
grados de libertad, se procede a la consideración de los modelos, cuyos
estadísticos se presentan a continuación:
Tabla C.12
Estadísticos de los modelos IV-106 y IV-107
Modelo
IV-106
IV-107
Coeficientes
-8.09
entercep
089
089
Residualstandard error:
074
074
Multiple R-squared:
0 72
0 72
F-statistic:
576.3
563.6
degrees of freedom
220
220
Adjusted R-squared
0.72
0.72
< 2 2e-16
< 2.2e-16
log(X)
Estadísticos
p-value:
Anexo 4 de la RES/550/2013
64
De manera gráfica, considerando una capacidad entre 1,000 y 350,000 hp, los
modelos tienen el siguiente comportamiento:
Gráfico C.2
Costos promedio
0 00016
00014
12: 000012
Z=O 0
nool
t
000006
.9 000006
a
l
-o
o
0 00004
0 00002
§§§§§§41§)§§§§§4§§§<11§§§§§§§4§§§18§§
cal v3
s
'2 12:14": S°4:
47; 144;
'7'1= Z7-1 -,1. 11111- °2- g);
9- 9- 9- NNNNN NNNN rn y'
Hp
—Promedio Modeb 106 —Promedio Modeb 107
En conclusión, los modelos 106 y 107 tienen los siguientes atributos:
El ajuste es superior al 70%
Ambos modelos surgen a partir de una muestra de costos para el
periodo 2007-2011, lo cual es consistente con los Modelos 3 y 4 para
gasoductos
c) Tienen validez estadística, conforme al análisis de residuos realizado.
III.
Modelos para la infraestructura total (ducto y estaciones de
compresión).
Los siguientes modelos fueron construidos buscando explicar los costos OMA
para la infraestructura total de un sistema de transporte (ducto y estaciones de
compresión), utilizando como variables explicativas la longitud del sistema y el
volumen recibido o entregado.
Anexo 4 de la RES/550/2013 65
Tabla C.13
Validación estadística de los modelos
Modelo
2
1
3
4
Global Stat
Value
p-value
1.596236
159806
170241
1 7096
0 8095
0.8091
0.7903
0 789
stievniess
Value
0 5764
0 5476
0.7145
0.6756
p-value
0.4477
0 4593
0.3980
0 4110
Kv dosis
Value
0 0072
00355
0.0281
0.0715
p-value
0 9326
0.8507
0.8668
0.7891
Link nimban
Value
0 9502
0.9508
0 9431
0 9438
p-value
0 3297
0.3295
0.3315
0 3313
Heteroscedasticity
Value
p-value
0.950174
0.95082
0.94308
0 9438
0 3297
0.3295
0.3315
0 3313
Tabla C.14
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos
1
2
3
4
N inicial
60
60
60
60
N final
58
58
58
58
97%
97%
97%
97%
0 070
0.070
0 070
0 070
0.3
0.3
0.35
0.35
Criterio adiar
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
Criterio R-Adjusted
satisface
satisface
satisface
satisface
Cnteno Ni
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
Criterio Supuestos
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
Modelo
Regla de thumb
o
Anexo 4 de la RES/550/2013
66
Tabla C.15
Validación estadística de los modelos
Modelo
9
13
11
14
ts
t6
Global Stat
Value
8.5223
8 4112
3 836
4 8152
3 8238
4.7983
p-value
00]421
0 07782
0.4287
0.3068
0.4304
0.3086
Skewness
Value
2 2489
2.2966
1.0886
1 5178
1 0929
1.51]3
p-value
0 13371
0.12968
0.2968
0.218
0 2958
0218
Hui-Misia
Value
5.1187
p-value
00236]
2 2569
link Function
Value
0 9280
1.0523
0.8608
0.8712
0.8875
0.8983
p-value
0.3354
0.3050
03535
0 3506
0 3462
0.3433
Heteroscedasticity
Value
inalue
0.928
1.0523
0 8608
08]12
08875
0.8983
0.33538
0.30499
0 3535
0.3506
0.3462
0 3433
Tabla C.16
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos
9
11
13
14
15
16
N inicial
358
358
222
222
222
222
N final
34B
348
219
219
219
219
%
97%
97%
99%
99%
99%
99%
Regla de tbumb
0.011
0.011
0.018
0.018
0.018
0.018
o
0.04
0.04
0 085
0.085
0.085
0.085
Criterio Outher
satisface
Satisface
Satisface
Satisface
satisface
satisface
Cntterio R-Adfusted
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
satisface
Criterio N
Satisface
Satisface
Satisface
satisface
Satisface
Satisface
Criterio Supuestos
satisface
Satisface
Satisface
Satisface
Satisface
satisface
Modelo
Anexo 4 de la RES/55012013
67
Tabla C.17
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos
18
17
Modelo
Global Sta!
Value
6 1759
6 1868
p-value
0 1864
0. 856
Skewness
Value
0.0725
0 0731
p-value
0 7878
0 7868
Kurtosis
Value
02215
0.2119
p-value
0.6379
0.6453
Link Function
Value
0 3567
03745
pivalue
0.5503
05406
Heteroacedasticity
Value
0 3567
0.37 5
p-value
0.5503
0.5406
Tabla C.18
Resumen de criterios y tratamiento de valores atípicos
17
18
iii inicial
76
76
N final
76
76
100%
100%
0 055
0 055
O
HA
NA
Criterio Outlier
NA
NA
Cut ro R-Adjusted
Satisface
Satisface
Criterio N
Sal are
Satisface
Criterio Supuestos
Satisface
Satisface
Modelo
Regla de thumb
Anexo 4 de la RES/550/2013
68
Es necesario aclarar que, dada la alta correlación entre las variables de
volumen con la longitud, para cada modelo se estimó el factor de inflación de la
varianza con el fin de verificar que no existen problemas de multicolinealidad
que puedan estar incrementando la varianza. Se concluye que no existen tales,
así que se presentan los estadísticos de cada modelo:
Tabla C.19
Estadísticos de los modelos
1
2
3
4
(Intercept)
-794
-791
-581
-]78
log1X1)
035
034
0.34
033
(X2)
071
071
071
0 71
Residual standard error:
054
054
055
055
Multiple R-squared
080
084
084
084
F-statishe
148 6
1405
145 4
145 3
deirees al freedom
55
55
55
55
Adjusted R-squared
084
084
0 84
0.84
modelo
Coefici entes
Estadísticos
p-value
<
2 2e-16
<
2 2e-16
<
2 2e-16
<
2 2e-16
Tabla C.20
Estadísticos de los modelos 9, 11 y 13-16
9
Modelo
11
13
14
15
16
-7.76
-5.45
-5.47
.5.45
-5.47
Coeficie ntes
(Interese
log(Xl)
0.35
035
020
0.20
020
020
log(X2)
061
061
0.69
0.69
0.69
0.69
Residual standard error
046
0.46
0.46
046
0.46
046
Mulliple R-Squared:
0.90
0.90
0.90
090
090
090
F-statistic:
1596
1589
1006
995.4
1005
994.9
degrees of lreedorn
345
345
216
216
216
216
Adjusted R-squared
0.90
090
0.90
0.90
0.90
090
<22e-16
<2.2t16
c 22e-16
<2.2e-16
EStediSticas
p-value Anexo 4 de la RES/5502013
<2
2e-16
<
22e-16
69
Tabla C.21
Estadísticos de los modelos 17 y 18
17
18
(Intercept)
5.60
-560
log()(1)
022
022
Mg(X2)
0.66
066
Residual standard error
042
042
Multiple R-sq uared
092
092
F-stabsttc
410.5
409.7
degrees oí freedom
73
73
Adjusted R-squated.
092
092
Modelo
Coeficientes
Estadístico s
p-value:
<
2 2e-16
<2
2e-16
En resumen, los modelos presentados en esta sección tienen los siguientes
atributos:
El grado de ajuste es mayor para los modelos 17 y 18. De hecho, el
grado de ajuste es mayor para estos modelos (1-18), que los modelos
del enfoque IV. Lo anterior es congruente al incorporar información de
volumen.
Presentan un tamaño de muestra superior a los modelos del enfoque IV.
f) Los modelos tiene validez estadística con base en el análisis de
residuos.
5) Análisis de validez externa: consistencia y sensibilidad de los modelos
propuestos.
Con el fin de seleccionar el modelo a usar para determinar los parámetros de
referencia, se analizó y observó la precisión y consistencia de los resultados de
cada modelo.
Tomando en cuenta las características del contexto regulatorio y la literatura
especializada, la Comisión considera congruente con sus objetivos adoptar los
Anexo 4 de la RES/550/2013 70
criterios de consistencia de una propuesta metodológica propuestos por
Bauer42 , aplicables según el propósito de este estudio. Éstas son:
Las medidas de eficiencia generadas mediante enfoques o modelos
distintos deben tener medias y desviaciones estándar similares,
En caso de obtener intervalos (umbrales) individuales de eficiencia de
cada empresa, estos deben mostrar poca variación, ya que con
intervalos muy amplios se corre el riesgo de considerar eficientes a
empresas cuya propuesta de costos está muy por encima de los
costos promedio de la industria.
Diferentes enfoques (modelos) deben arrojar rankings similares de
las empresas en la muestra.
Diferentes enfoques deben clasificar de manera consistente y general
el grupo de empresas eficientes e ineficientes.
Así, buscando evaluar la consistencia de los estimadores obtenidos a partir de
los modelos válidos, se retomó información técnica de los sistemas de
transporte de gas natural operando en México (Permisos de transporte de gas
natural de acceso abierto, en adelante empresas) y se llevaron a cabo
ejercicios comparativos con base en los resultados obtenidos de cada modelo.
El procedimiento fue el siguiente:
Se partió de considerar información de sistemas de transporte
operando en México (empresas) regulados por esta Comisión:
longitud, volumen y costos OMA43.
Para cada empresa se obtuvieron los costos OMA promedio
estimados con cada uno de los modelos considerados como válidos,
así como sus respectivos intervalos al 95% de confianza (rango
eficiente).
Se analizó la estabilidad de los costos promedio estimados, es decir,
se observó la convergencia de las estimaciones al aplicarlos a la
muestra señalada en el numeral i.
Se analizó la amplitud (variación) de los rangos de eficiencia de cada
modelo por empresa, señalada en el numeral ii.
42 Bauer P Berger, A , Ferrier, G. y Humphrey, D. (1998), Consistency Conditions for Regulatory Analysis
of Financia! Institutions: A Comparison o/ Frontier Efficiency Methods, Journal of Economics and Business,
50- 2, 85.
43
Los costos a evaluar corresponden a los costos promedio del quinquenio aprobados en la lima revisión
quinquenal de cada permisionario y la fuente de información son resoluciones emitidas por la Comisión.
Anexo 4 de la RES/5502013
71
-q1
Los resultados se muestran a continuación.
El Gráfico C.3 presenta, por empresa (eje horizontal y ordenados conforme la
longitud del ducto), los respectivos costos promedio estimados. Nótese que, a
excepción de las empresas 9 14 15 y 18, los modelos tienden a arrojar
promedios estimados muy similares.
Gráfico C.3
14 e
M o d 2. 1
13Mod 14
3
+rild 2 5
XMod 15
aaoha
ti
ÑMod 3.8 AMód 4 18 17.tcd
♦ Mod 17
—Mod 16
—Mod 18
f
130mjcf 11 15 XMod. 158
SMod.
El Gráfico C.4 presenta los intervalos de confianza obtenidos a partir de cada
modelo para cada empresa (eje horizontal). Se aprecia que los intervalos de
mayor amplitud son para las empresas de menor longitud en la muestra, siendo
el modelo 10 el que proporciona los intervalos más estrechos (lo cual es
consistente con el ajuste del modelo del 92%, el más alto de todos) mientras
que los modelos 1,2,3,4, y IV resultan en intervalos de mayor amplitud.
Además, los modelos 3 y 11 muestran inestabilidad para las empresas 3 y 15.
Anexo 4 de la RES/550/2013
72
Gráfico C.4
Intervalos de confianza por modelo para cada empresa
El tamaño de la burbuja representa el rango del intervalo de confianza.
Model 0102 :.1 3 .11 4 :250602 :)8 09010 .1.1 11012 013
Empresa
Se realizó un ejercicio comparativo de toda la muestra de empresas operando
en México con respecto a los parámetros obtenidos de la aplicación de cada
modelo. Es decir, se compararon los costos OMA aprobados por la Comisión
para cada empresa con respecto al rango eficiente obtenido de cada modelo.
Los resultados se muestran de manera gráfica en el Gráfico C.5
Anexo 4 de la RES/550/2013
73
Gráfico C.5
Modelo
Empresa
1
2
3
4
9
11
13
14
15
16
17
18
IV
Empresa 01
Empresa 02
Empresa 03
Empresa 04
Empresa 05
Empresa 06
Empresa 07
Empresa 08
Empresa 09
Empresa 10
Empresa 11
Empresa 12
Empresa 13
Empresa 14
Empresa 15
Empresa 16
Empresa 18
Promedio
Indicador A
Simbologia:
1.45 1.49 1.46 1.46 O 88 O 90 0.88 0.90 0.84 0.84 0.46
1.51
Empresas consideradas ineficientes con respecto al rango de eficiencia
obtenido de cada modelo.
Empresas consideradas eficientes con respecto al rango de eficiencia
obtenido de cada modelo.
Empresas eficientes con respecto al rango de eficiencia obtenido de cada
modelo, pero con posibilidad de mejora.
Anexo 4 de la RES/550/2013
74
win
Del gráfico anterior se puede concluir lo siguiente:
Bajo cualquier modelo, las empresas 1 y 6 son considerados como
ineficientes; es decir, sus costos OMA se ubican por arriba del rango
eficiente.
La empresa 2 se considera eficiente con los modelos 13 a 18, pero con
posible mejora de acuerdo a los modelo 1 al 11.
Bajo cualquier escenario, las empresas 3, 8, 10, 12, 13, 15 y 16 son
consideradas eficientes.
La empresa 4 es la que presenta mayores inconsistencias: sólo se
considera eficiente con el modelo IV y con posible mejora para los
modelos 3 y del 13 al 18. Sin embargo, con los modelos restantes
(aquellos que consideran el volumen), la empresa se muestra como
ineficiente.
Las empresas 5, 9,11 y 14 están clasificadas como ineficientes, excepto
con el modelo IV.
La empresa 7 se considera eficiente únicamente con el modelo IV, los
modelos 15 y 16 la evalúan como ineficiente y el resto la clasifican "con
posible mejora".
Posteriormente, se define el indicador A como el cociente de los costos OMA
aprobados por la Comisión entre el costo promedio estimado de cada modelo
(luego, es deseable un valor pequeño para A). El valor más bajo para el
indicador A corresponde al modelo IV y los valores más altos son para los
modelos del 1 al 4. Por lo tanto, derivado del análisis comparativo de los
sistemas de transporte en operación en México, se aprecia que los modelos
más "flexibles" son los del enfoque IV.
Con base en los resultados obtenidos, es acertado considerar que existe
consistencia en las estimaciones promedio de los modelos obtenidos (los
costos promedio convergen a un valor determinado), pero existe una gran
diferencia en cuanto a la amplitud de los intervalos, la cual se justifica
principalmente por el tamaño de muestra". Sin embargo, en muchas ocasiones
44 Mientras mayor sea el tamaño de la muestra, mayor es el número de grados de libertad, lo que genera
mayor control de la varianza. Esa es una de las causas por las que los modelos obtenidos a partir de /a
muestra total (múltiples actividades) arrojan intervalos más pequeños.
Anexo 4 de la RES/550/2013
75
‘11
la intersección de los intervalos no es un conjunto vacío, hecho que favorece la
consistencia de los modelos.
De los modelos que consideran el volumen, conforme a los criterios AIC y BIC,
el mejor modelo es el Modelo 17, el cual además presenta el mayor ajuste
(0.92). Sin embargo, éste considera información de un solo año (2011), por lo
que desaprovecha información. El hecho más importante es la distorsión en las
estimaciones que genera la incorporación de la información de volumen para
empresas operando en México. Así, para emplear los modelos que contemplan
información de volumen, es necesario evaluar esta información, ya que el
modelo es muy sensible a esta variable y, si el Permisionario no opera el
volumen "eficiente", las distorsiones en los resultados se magnifican. Estos
modelos arrojan resultados inconsistentes cuando el factor de uso es bajo.
Los modelos que ajustan de manera separada los costos de transporte y
compresión (modelos IV) no son tan sensibles a los insumos como los otros
modelos, por lo que la Comisión propone el empleo de estos modelos para la
determinación de los parámetros de referencia de los costos OMA para el
servicio de transporte de gas natural por ductos. Finalmente, debido a que el
índice PPI captura los cambios promedio de los precios en el tiempo desde la
perspectiva del productor, a diferencia del CPI que lo hace desde la perspectiva
de un consumidor, se consideran los modelos IV-4 y IV-107 como los más
apropiados para realizar los ejercicios comparativos.
6) Presentación de resultados y conclusiones: Benchmarks a utilizar
por la Comisión para evaluar la eficiencia de los costos de
operación, mantenimiento y administración (OMA) del servicio de
transporte y compresión de gas natural.
Benchmark estimado para los costos OMA asociados a un ducto (sin
compresión). Modelo econométrico
La especificación econométrica ajustada es:
InOMA D =
+ pD ln(L)+ ED ,
( Ecuación C.5)
donde:
(ID = — 2.13419 y PD = 0.79413.
aD : Es el intercepto de la ecuación para estimar costos OMA de
transporte.
Es la elasticidad respecto a la longitud del gasoducto: un
incremento de 1% en la longitud del gasoducto incrementa 0.79413% los
PD :
Anexo 4 de la RES/550/2013
76
costos de operación, mantenimiento y administración de transporte
(OMAT).
L:
Longitud del ducto expresada en millas.
Error aleatorio.
ED:
Benchmark estimado para los costos OMA asociados a las estaciones de
compresión.
Modelo econométrico
InOMAc = ac + Pc In( hp) + EC,
(Ecuación C.6)
donde:
ac = —8.09075 y r3c = 0.88934.
Es el intercepto de la ecuación para estimar costos OMA de
ac:
compresión.
Es la elasticidad respecto a la capacidad de compresión. Indica
Pc:
que un incremento de 1% en la longitud del gasoducto incrementa
0.88934% los costos de operación, mantenimiento y administración de
las estaciones de compresión (OMAc).
hp:
EC:
Capacidad de compresión.
Error aleatorio.
Rango de costos eficientes. Intervalos de confianza
Para la determinación de un rango eficiente de los parámetros de referencia
propuestos, se usan las fórmulas correspondientes al cálculo de un intervalo al
95% de confianza:
Srd ± t n _ 2, ai z Se \I +
(,0-1)2
(Ecuación C.7)
donde:
n: Es el tamaño de la muestra.
a: Es igual a .05.
Es el valor para el cual se quiere calcular la media conforme a la
especificación del modelo econométrico.
Xo:
S,: Es la desviación estándar de los residuos:
Anexo 4 de la RES/550/2013
77
•41
Se
y;
jEr,- ,
-9-1)2
n-2
(Ecuación C.8)
Es la i-ésima observación de la variable dependiente Y
Es la i-ésima estimación de la variable dependiente Y.
Anexo 4 de la RES/550/2013
78
"91
7) Resumen de la metodología empleada por la Comisión
Metodología para costos OMA asociados a la operación del ducto
Tabla C. 22
Variable de interés
Costos reales de Operación, Mantenimiento y Administración
Factores influyentes
Longitud del gasoducto en millas
(Drivers) a
considerar
Mercado de
Referencia
Estados Unidos
Fuente
Annual Report of Major Natural Gas Companies and Supplemental
Form 3-Q: Quarterly Financial Report, FORM 2, FERC
Descripción de la
muestra
El criterio para la selección de la muestra consistió en elegir aquellas
empresas que se dedican únicamente al servicio de transporte, que
contaran con información de longitud y costos entre el periodo de 2007
y 2011. Adicionalmente se requirió que ambas variables hayan sido
superiores a cero.
Ajuste por inflación: Los costos son expresados a dólares de 2011,
utilizando el Producer Price Index Industry Data (All Commodities)
Tamaño de muestra
65 registros
Enfoque
Eficiencia media
Técnica
Mínimos cuadrados ordinarios
InOMA = a
+ 13 In L + E ,
donde,
onde,
OMA es el costo a estimar;
L es la longitud del dueto en millas;
a, $ son los coeficientes a estimar, y
E es un error aleatorio con media cero y varianza 02
Benchmark
-OMA_MEDIO. Costo promedio estimado para un gasoducto dado su
longitud (EgnOMAD.
-OMA_LS: Límite superior del intervalo de confianza al 95% para
(E[InOMA]).
Anexo 4 de la RES/550/2013
79
Metodología para costos OMA asociados a la operación de las estaciones
de compresión
Tabla C.23
Variable de interés
Costos reales de Operación, Mantenimiento y Administración
Factores influyentes
(Drivers) a considerar Capacidad de compresión en hp.
Mercado de
Referencia
Estados Unidos
Fuente
Annual Report of Mejor Natural Gas Companies and Supplemental
Form 3-Q: Quarterly Financial Report, FORM 2, FERC
Descripción de la
muestra
El criterio para la selección de la muestra consistió en elegir aquellas
empresas que se que contaran con información de capacidad de
compresión y costos entre el periodo de 2007 y 2011. Adicionalmente
se requirió que ambas variables hayan sido superiores a cero.
Ajuste por inflación: Los costos son expresados a dólares de 2011,
utilizando el Producer Price Index lndustry Data (All Commodities)
Tamaño de muestra
222 registros
Enfoque
Eficiencia media
Técnica
Mínimos cuadrados ordinarios
InOMA = a
+Q
In Hp + E ,
donde:
onde:
OMA es el costo a estimar;
Hp es la capacidad de compresión;
a, 0 son los coeficientes a estimar, y
E es un error aleatorio con media cero y varianza cr2
Benchmark
-OMA_MEDIO. Costo promedio estimado para un gasoducto dado su
longitud (E1InOMAD.
-OMA_LS: Límite superior del intervalo de confianza al 95% para
EfinOMAL
Anexo 4 de la RES/550/2013
80
Apéndice D
Resumen de la metodología de benchmarking empleada por la Comisión
para el caso particular del Sistema Nacional de Gasoductos (SNG)
Tabla D.1
Variable de interés
Costos TOTALES de Operación, Mantenimiento y Administración (incluye los costos del servicio de
compresión).
Factores influyentes
Longitud del gasoducto en kilómetros y Volumen entregado en MMPC.
Mercado de Referencia
(Fuente
Estados Unidos de América del Norte /FORM 2, FERC
Los criterios para la selección de la muestra y su lógica de aplicación son los siguientes:
Disponibilidad de información para las variables a considerar para el año 2012. Del total
de 143 empresas , quedan 78
Se excluye la empresa Portland Natural Gas Transmission System por reportar
únicamente costos de mantenimiento.
Descripción
muestra
de
Considera r empresas netamente transportistas de gas natural. Se definen como aquellas
empresas que únicamente reportan costos positivos para la actividad de transporte del
gas natural. Dado que algunas de las empresas que satisfacen este criterio reportan
costos OMA negativos para otras actividades diferentes al servicio de transporte, se
adicionan otros dos criterios. Una empresa será considerada 100% transportita si
además satisfacen alguno de los siguientes truenos'.
la
Cl.
Empresas que tienen costos OMA negativos en dos periodos consecutivos (2012 y 2011) en
actividades no relacionada con el transporte. Del total de 42 empresas, 36 cumplen con este criterio.
C2.
Empresas que no reportan costos en otra actividad para las cuentas de activos (gas plant in
service) para 2012.
Así, finalmente, de las 77 empresas , se queda con un tamaño de muestra de 41 empresas.
Los costos son expresados a dólares de 2011, utilizando el Producer Price Index lndustry
Data (All Commodifies)
Tamaño de muestra
41 registros
Enfoque
Eficiencia media
Técnica
Mínimos cuadrados ordinarios
In0MA = a
Modelo
Benchmark
+ $i lo I. + fl2 In Vol +t
Donde, OMA es el costo a estimar: L es la longitud del ducto en kilómetros', Vol es el volumen
transportado en mmpc: 3i son los coeficientes a esfimar, y E es un error aleatorio con media cero y
varianza 02
- OMA MEDIO'. Costo promedio estimado para un gasoducto dado su longitud (E[InOMAD.
- OMA_LS: Límite superior del intervalo de confianza al 95% para EfinOMM.
Anexo 4 de la RES/550/2013
y volumen
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